模糊聚类分析及应用的C＋＋实现

由于事物的区分通常具有模糊性,采用模糊聚类方法进行分类更符合实际.介绍了模糊聚类分析的基本思想,用Boole矩阵法进行聚类分析,并使用C++实现了一个模糊聚类分析系统中的聚类分析,通过形变监测网实例数据进行分析.结果显示,其分类结果符合实际要求.     

基于相似度加权的模糊聚类方法

模糊聚类分析主要用于研究样本的分类问题.在引入加权相似系数和加权距离系数的计算公式的基础上,提出了一种既能考虑到样本之间的值贴近程度,又能考虑到样本之间的形贴近程度的改进统计量-相似度,用相似度矩阵替代传统的相似矩阵,得到了模糊聚类分析方法的改进.实验结果表明改进的模糊聚类分析方法是有效的.     

模糊数学在计量学中应用初探

本文分析了计量学中与模糊有关的慨念.将模糊数学中的隶属度、综合评判和聚类分析等概念和处理方法应用于计量学中物理标准的评选、分类和量值预估等问题。结果表明:将模糊数学与计量学相结合可使计量中一些与模糊性有关的概念得到更确切的表达,对一些用经典数学难以处理的问题得到更合理的结果。     

基于模糊聚类分析的网络安全综合评价

模糊聚类分析主要用于研究样本的分类问题.利用层次分析方法给出了样本指标的权重,进一步引入了加权相似系数和加权距离系数的计算公式.在该系数的基础上,提出了一种既能考虑到样本之间的值贴近程度,又能考虑到样本之间的形贴近程度的改进统计量--相似度,用相似度矩阵替代传统的相似矩阵,得到了模糊聚类分析方法的改进.将其应用到网络安全综合评价实际样本数据的聚类分析中,结果表明改进的模糊聚类分析方法是有效的.     

鱼类的数量分类(一)

本文在高速电子计算机上用逐步聚类分析方法,定量地对鲤科中的五个亚科,七个属,15个种(亚种)的41号标本进行了分类;其结果较为满意与传统分类相一致。所谓鱼类的数量分类,就是用数学的方法,定量地对鱼类进行分类,由于定量地进行分类,因此分类标准比较明确,分出的类别准确,客观而无偏见,比传统分类方法更为优越。聚类分析又称群分析,这是研究分类问题的一种多元统计方法,首先我们把鱼类标本的每个性状都看成是同等重要的(即等量重要原则),並认为它们之间存在着相似性(即亲疏     

模糊K均值聚类分析在化合物酸碱性分类研究中的应用

选用化合物中影响酸碱性的 5个参数,运用模糊 K均值聚类分析方法对化合物进行酸碱性分类研究,得到了比判别分析等方法更为丰富的信息,有利于对分析结果进行研究.结果表明,模糊 K均值聚类分析既能聚类,又能进行判别,是一种具有优势的模式识别方法.     

模糊聚类的有效性研究

在模糊聚类分析中,引入多元分析中的F-统计量和变化的显著性水平,用其评价模糊聚类的有效性,并用分类的F-统计量满足最小显著性水平的F检验构造了分类的有效性函数,在此基础上给出求有效分类的优化模型和模型的求解方法.最后,用此方法研究了一实际问题的分类.     

四川产麝Qu亚科（Corcidurinae）7种动物的系统聚类比…

用５咱系统聚类分析方法对四川产麝Ｑｕ亚科的四川短尾Ｑｕ、北小麝Ｑｕ、中麝Ｑｕ、灰麝Ｑｕ蹼麝Ｑｕ喜马拉雅水麝Ｑｕ、四川水麝Ｑｕ７种动物进行了聚类分析和比较研究，认为最短距离法与生物的分类结构较吻合，建议将蹼麝Ｑｕ属并入水麝Ｑｕ属而成基全亚属，并探讨了如何使数学的聚类更科学地反映生物的分类     

山西省绵山植被的模糊图论分类研究

本文用模糊图论的最大树方法对山西省绵山植被进行了数量分类研究,将抽样调查所得的35个样方分为16个组。以各层片的优势种将其定为16个群丛组。与一般的模糊聚类分析相比,模糊图论的最大树方法,直接依据模糊相似系数数据可得到树状图,从而避免了相似系数矩阵复杂的复合运算,所得分类结果与模糊聚类分析和传统方法是一致的。这说明模糊图论的最大树方法用于植被的分类是合适的。     

用模糊K均值聚类分析研究茶叶分类

选用茶叶的6个化学参数,运用模糊K均值聚类分析方法进行分类研究,得到了比判别分析等其他方法更为丰富的信息,有利于对分析结果进行研究,是一种具有优势的模式识别方法.     

计算机病毒及其预防

本文研究、分析了计算机病毒的定义、结构、特征和分类。进而提出了有效可行的预防措施，以利于计算机资源的安全使用。     

A Method for Data Classification Based on Discernibility Matrix and Discernibility Function

0 IntroductionDiantga .cl Dasesciifsiicoanti otrneies r aengr ie smspioornta,n Bta yperosibalnem claisnsi dfiactaati omnin&-Bayesian network, decision tree[1], neural network andSVM[2 ,3]are the technologies of data classificationin commonnow. They have extensively appliedin machine learning,ex-pert systemandstatistics etc .Inthese methods ,the most tra-ditional method is C4 .5[1]based on information entropy,which had extensively applied in practical problems . But themain problemof this me…     

处理核磁共振数据的一种改进非负矩阵分解算法

文章将非负矩阵分解算法（NMF）引入到核磁共振数据处理中,由于NMF对因子矩阵随机初始化会造成解不稳定的问题,论文中用系统聚类法对样本进行聚类,然后取其均值初始化基矩阵,最后进行乘性迭代找出最优解,根据系数矩阵获得最终的分类结果,找出影响其分类的变量．     

基于交通出行特性的家庭概率分布及出行产生预测研究

应用聚类分析、交叉分类及概率论等理论方法对基于交通出行特性的家庭概率分布模型及出行产生预测进行了研究。首先对锦州市实际调查的家庭样本数据进行分析,确定初始家庭类别,然后运用系统聚类分析法对初始家庭类别进行聚类分析,用于家庭分布概率模型研究,减少了家庭样本的分类类型和研究不同类别家庭出行特性的工作量,避免了交叉分类法以往存在的一些问题。在此基础上,最终建立了家庭分布概率模型并用于预测交通产生量。     

研究步态分类的一种新方法

提出一种研究步态分类的新方法——“事件矩阵法”。在给出事件矩阵和有关步态分类研究中的一些定义的基础上,应用事件矩阵对步态分类问题进行了讨论,表明“事件矩阵法”比采用步态矩阵研究步态分类问题更简单、更有效。     

红003井区清水河组沉积微相分析及储层分类评价

红山嘴油田红003 井区位于准噶尔盆地西北缘,是新疆油田公司2010 年重点开发建设的一个主力油区。该井区白垩系清水河组稠油油藏于2007年发现,目前为该区块主力开发层系,但清水河组沉积相特征及砂体展布规律目前还缺乏深入了解。根据钻井、岩芯、测井及分析化验资料,结合前人研究成果,确定红山嘴油田红003井区清一段主要为冲积扇扇中亚相,可识别出辫状水道、砂坝、溢流沉积等微相,其中砂坝最有利储层发育。通过分析研究区沉积微相和单井储层分类结果,结合各小层孔隙度和渗透率平面分布特征,建立了该研究区的沉积微相平面分布图和储层分类评价平面图,为红山嘴油田的高效勘探开发提供了依据。     

酿酒葡萄的等级判别方法研究

针对酿酒葡萄分类问题,在没有明确分类情况下,提出模糊C均值聚类和自主神经网络算法,在已知葡萄酒质量评分结果的前提下,首先对酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒质量的数据进行极差归一化处理;运用模糊C均值聚算法得到分类隶属度矩阵和分类中心,并用自主神经网络无监督的学习方式成功地将酿酒葡萄分为三个等级．可以作为葡萄酒生产的参考。     

论基于遥感的矿区土地利用/覆盖分类体系

针对矿区 LUCC 研究中合理确定土地利用/覆盖分类体系的探讨。在国内外分类体系研究现状阐述的基础上,分析了现有土地利用或覆盖分类体系存在的问题,详细分析了基于遥感的土地利用/覆盖分类体系的必要性,提出了制定标准时应遵循的主要原则,最后针对矿区的特点提出了建立分类体系的两种模式。     

基于模糊聚类的城市轨道站点衔接策略研究

从轨道站点周边用地性质和交通特征等角度出发,分析了影响站点分类的主要因素,提出了基于模糊聚类分析理论的站点分类方法.结合深圳市轨道9号线的相关基础数据,利用Matlab软件进行实例分析,并根据所得最佳分类结果提出相应的衔接策略.     

关于模糊聚类分析方法的进一步思考

模糊聚类分析理论的引入克服了传统普通集理论的不足,实现了科学有效的分类。本文通过阐述当前模糊聚类分析方法的广泛应用,结合具体的实例介绍了传统的模糊聚类分析方法,并在此基础上,进一步思考了模糊聚类分析的特点、难点与不足,并提出了一些建立模糊相似矩阵的新方法。