灰色聚类评估详解共35页
灰色聚类评价模型
灰色聚类评价模型本文选择灰色聚类法作为灰色关联理论评价模型的对比模型，是因为灰色聚类评价模型是现在应用较为广泛的评价模型，可以解决多因素、多目标、多层次的复杂问题，适合绿色施工评价指标体系“小样本、贫信息”的特点[61-64]。
灰色聚类评价模型构建根据所评价的建筑工程项目的“绿色程度”分为5个等级。
如表5-28。
表5-28 绿色施工评价等级灰类Table 5-28 Grey Class of Green Construction Evaluation Grade绿色施工灰类等级A AA AAA AAAA AAAA 分值范围 0-0.2 0.2-0.4 0.4-0.6 0.6-0.8 0.8-1.0 评价等级差较差及格良好优秀然后按不同灰类对评价指标构建白化函数。
绿色施工“A”级白化权函数表达式表示为：k=1 [0,0.2） ()[]](()110,0.10.10.1,0.30.30.100.1,0.3x x f x x x ⎧∈⎪-⎪=∈⎨-⎪∉⎪⎩(5-1)绿色施工“AA”级白化权函数表达式表示为k=2 [0.2,0.4） ()[]](()20.10.1,0.30.30.100.1,0.50.50.3,0.50.50.3x x f x x x x ⎧-∈⎪-⎪⎪=∉⎨⎪-⎪∈⎪-⎩ (5-2)绿色施工“AAA”级白化权函数表达式表示为k=3 [0.4,0.6） ()[)[][]30.30.3,0.50.50.300.3,0.70.70.5,0.70.70.5x x f x x x x -⎧∈⎪-⎪=∉⎨⎪-⎪∈-⎩ (5-3)绿色施工“AAAA”级白化权函数表达式表示为k=4 [0.6,0.8） ()[)[][)40.50.5,0.70.70.500.5,0.90.90.7,0.90.90.7x x f x x x x -⎧∈⎪-⎪=∉⎨⎪-⎪∈-⎩ (5-4)绿色施工“AAAAA”级白化权函数表达式表示为k=5 [0.8,1.0） ()[)[][)500.7,1.00.70.7,0.90.90.710.9,1.0x x f x x x ⎧∉⎪-⎪=∈⎨-⎪∈⎪⎩ (5-5)灰色聚类系数计算()m k k i j ij j jf x ηω=∑(5-6)式中：k i η－－综合白化权函数系数；()i j ij f x －－白化权函数；j ω－－权重系数。
第四章灰色聚类分析(精)
第四章灰色聚类分析在本章中，首先介绍了灰色聚类的概念及其类型。
其次对灰色星座聚类、灰色关联聚类、灰色变权聚类和灰色定权聚类的原理和计算方法进行了阐述。
最后利用实证分析来分析灰色聚类在渔业科学中的应用。
第一节灰色聚类的概念灰色聚类是根据关联矩阵或灰数的白化权函数将一些观测指标或观测对象聚集成若干个可定义类别的方法。
一个聚类可以看作是属于同一类观测对象的集合体。
在实际问题中，每个观测对象往往具有许多个特征指标，因而难以进行准确的分类。
灰色聚类按聚类方法的不同，可分为灰色星座聚类、灰色关联聚类和灰类白化函数聚类等方法。
灰色星座聚类是根据样本自身的属性，利用相似性原理定量地确定样本之间的关系，并按这种关系进行自然聚类。
灰色关联聚类主要用于同类因素的归并，以使复杂系统得到简化。
通过灰色关联聚类，可以分析出许多因素中是否有若干个因素关系十分密切，以便我们既能够用这些因素的综合平均指标或其中的某一个因素来代表这些因素，同时又使信息不受严重损失，从而使得我们在进行大面积调研之前，通过典型抽样数据的灰色关联聚类，可以减少不必要变量（因素）的收集，以节省成本和经费。
灰类白化权函数聚类主要用于检查观测对象是否属于事先设定的不同类别，以便区别对待。
从计算工作量来看，灰类白化函数要比灰色关联聚类和星座聚类复杂。
第二节灰色星座聚类一，原理和方法星座聚类在灰色聚类中是一种比较简单易行的聚类方法。
其基本原理为：将每个样点按一定的数量关系，点在一个上半圆之中，一个样点用一颗“星点”来表示，同类的样点便组成一个“星座”，然后勾画出区分不同星座的界线，这样就可以进行分类。
实质上，它是将一个样本中的大量信息（或指标值），经过原始数据的变换（极差变换）等手段转化成为无量纲，并成为一个简单的空间坐标比较的问题。
一般情况下，星座聚类有如下步骤：（1）对原始指标值进行极差变换，并使变换后的数值均落在[0°，180°]的闭区间内。
变压器健康状态评估的灰色聚类决策方法
变压器健康状态评估的灰色聚类决策方法变压器是电力系统中重要的电气设备，它的健康状态对电力系统的稳定运行和供电质量具有重要影响。
为了对变压器的健康状态进行评估，研究人员提出了多种方法，其中灰色聚类决策方法是一种比较有效的方法。
本文将围绕变压器健康状态评估的灰色聚类决策方法展开讨论，从方法原理、应用效果和未来发展等方面进行探讨。
一、方法原理灰色聚类决策方法是一种基于灰色系统理论的数据处理方法，它将多个指标进行聚类，以确定变压器的健康状态。
具体来说，该方法将变压器的多个指标（如温度、湿度、油位、绝缘电阻等）进行归一化处理，然后根据聚类分析原理，将其划分为若干个子集。
在每个子集中，对指标进行加权平均，得到一个综合指标，用于描述该子集的状态。
最后，将所有子集的综合指标进行加权平均，得到变压器的健康状态评估结果。
二、应用效果灰色聚类决策方法在变压器健康状态评估中具有较好的应用效果。
首先，该方法能够综合考虑多个指标，避免了单个指标评估的不足。
其次，该方法能够将指标进行聚类，提高了评估的准确性和可信度。
最后，该方法具有灵活性和可操作性，能够根据实际情况进行调整和优化。
在实际应用中，灰色聚类决策方法已被广泛应用于变压器健康状态评估。
例如，研究人员在某电力公司的变压器健康状态评估中，采用了该方法对变压器的绝缘状态、机械状态和油质状态进行评估，得到了较好的评估结果。
此外，该方法还被用于某地区变压器健康状态监测系统的建设中，为变压器的在线监测提供了科学的方法和技术支持。
三、未来发展随着电力系统的发展和变压器技术的进步，变压器健康状态评估的需求将越来越高。
未来，灰色聚类决策方法还可以在以下方面进行发展和应用：1.引入机器学习算法，提高评估的准确性和效率。
2.结合传感器网络和物联网技术，实现变压器的实时监测和预测。
3.开展多场景下的评估研究，扩展评估的应用范围和深度。
4.加强评估结果的可视化和解释，提高评估结果的可理解性和可操作性。
灰色聚类分析讲义
表5.1.2 指标关联矩阵
X1 X2 X3 X1 1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X4 X5 .58 .53 .7 .56 1 X6 .77 .59 .51 .53 .07 1 X7 .51 .5 .72 .58 .51 .51 1 X8 .66 .99 .51 .51 .53 .59 .5 1 X9 .51 .51 .51 .69 .53 .05 .7 .51 1 X10 X11 X12 X13 X14 X15 .51 .51 .51 .62 .52 .52 .83 .51 .81 1 .9 .63 .8 .52 .61 .84 .51 .63 .52 .51 1 .88 .62 .78 .52 .61 .86 .51 .62 .52 .51 .97 1 .8 .77 .9 .51 .55 .66 .51 .77 .51 .51 .74 .73 1 .67 .55 .63 .54 .75 .81 .51 .55 .53 .52 .71 .72 .6 1 .51 .51 .51 .6 .52 .51 .89 .51 .76 .92 .51 .51 .51 .52 1 .66 .88 .52 1 .07 .51 1 .56 1
x k (1) 个转折点 j
f jk (•) 无第一和第二
f jk [−, −, x k (3), x k (4)]. 权函数， 权函数，记为 j j f jk (•) 的第二和第三个转折点重 2、若白化权函数 f jk (•)为适中测度白化权函数， 为适中测度白化权函数， 合，则称
x k (2) ,则称 f jk (•) 为下限测度白化 , j ,则称
1.4.1中白化权函数 例 图1.4.1中白化权函数 f ( x) 表示贷款额这一灰数及其受 什么是白化权函数？ 什么是白化权函数？ 偏爱”程度。其中， “偏爱”程度。其中，直线用 来表示“正常愿望” 来表示“正常愿望”，即“偏 程度与资金（万元） 爱”程度与资金（万元）成比 例增加。 例增加。不同的斜率表示欲望 f1 的强烈程度不同， 的强烈程度不同，( x) 表示较为 平缓的欲望，认为贷给10 10万元 平缓的欲望，认为贷给10万元 不行，贷给20万元就比较满意， 20万元就比较满意 不行，贷给20万元就比较满意， f2 贷给30万元就足够了； 30万元就足够了 贷给30万元就足够了； 表示( x) 愿望强烈，贷给35 35万元也只有 愿望强烈，贷给35万元也只有 f3 ( x) 20%的满意程度 的满意程度； 20%的满意程度； 表明即使 贷给40万元， 40万元 贷给40万元，满意程度才达到 10%，但贷50万元就行了， 50万元就行了 10%，但贷50万元就行了，即 非要接近50万元不可， 50万元不可 非要接近50万元不可，没有减 少的余地。 少的余地。
第三节灰色综合评价法
二、灰色综合评价法的模型和步骤
对事物的综合评价，多数情况是研究多对象的排序问题，即在各个评价对象之间排出优选 顺序
灰色综合评判主要是依据以下模型：R=E×W
式中：R=[r，r2，…，rm]'为m个被评对 象的综合评判结果向量；W=[w，W2，…， Wm]为n个评价指标的权重分配向量，其中 ∑w=1;E为各指标的评判矩阵 (k)为第i种方案的第k个指标与第k个最优指 标的关联系数 根据R的数值，进行排序
三、灰色综合评价法的实例分析
若k为指标或观测对象序号， 而且X也为单项，对于X项目的 运动员来说，应以X为最重要
的辅助训练项目
而对于学生来说，在X项目成 绩比较好的情况下，为提高其 身体素质的全面发展，应抓住 弱势，积极进行X和X项目的锻
炼
灰色关联分析主要着重研究" 外延明确、内涵不明确"的对 象，解决"小样本、贫信息、 不确定"问题，是一种解决不
三、灰色综合评价法的实例分析
某个体或某群体的行为数据如下(表12-5) (二)计算步骤 第
一步：求初值像(或均值像) 第二步：求差序列 第三步：求两极差 第四步：求关联系数(表12-6) 第五步：计算关联度(表12-7) (三)结果与分析 若k为时间序号，X与X(总分)的关联度最 大，为0.717，它们关联度程度的大小顺 序依次为X>X>X，这说明三个项目成绩的 好差排序也应如此，体育工作者在教学 或运动训练中，应根据具体情况进行针 对性教学或训练
第三节灰色综合 评价法
第三节灰色综合评价法
目录
二、灰色综合评价法的模型和步骤 三、灰色综合评价法的实例分析
企业核心能力灰色聚类评价模型研究
企业核心能力灰色聚类评价模型研究近年来，企业核心能力建设已经成为社会发展的重要推动力之一。
为了认识企业核心能力的定义和性质，人们开发了多种评价模型来帮助企业提高核心竞争力。
灰色关联分析是一种常用的数据分析方法，它能够客观地考察企业核心能力评价模型的有效性。
本文着重介绍了灰色聚类评价模型在企业核心能力分析中的应用，并对模型的优缺点进行了分析。
一、灰色聚类评价模型的基本特征灰色聚类评价模型是由灰色系统理论推导而来的一种多层次的综合评价模型。
它可以从多个维度对企业核心能力进行综合评价，考虑到多个评价标准之间的关联性，并能够反映评价指标的客观变化趋势。
灰色聚类评价模型的基本特征如下：1.灰色聚类模型注重灰色关联矩阵的构建，关联矩阵反映了企业核心能力评价指标之间的相互联系，以及联系强度。
2.灰色聚类模型以可比度为基础，使评价指标的可比性得到了提高，并且在后期的聚类分析过程中可以通过更改灰色关联指数，使每个指标的权重得到合理分配。
3.灰色聚类模型采用灰色关联分析法，可以精确地捕捉企业核心能力之间的定量关系，以及能力评价指标之间的内在联系。
4.灰色聚类模型可以有效地揭示出有助于识别企业核心能力的潜在规律。
二、灰色聚类评价模型的实施流程灰色聚类评价模型的实施流程包括以下几个步骤：1.数据收集：收集企业核心能力的各种相关数据，包括外部环境因素和内部管理因素。
2.参数估计：根据企业核心能力的各种数据，估计评价指标的可比度参数，以确定评价指标之间的关联性。
3.灰色关联分析：通过灰色关联分析可以有效地定量揭示企业核心能力评价指标之间的关联关系。
4.聚类分析：根据灰色关联分析的结果，进行企业核心能力聚类分析，以确定企业核心能力的实际含义。
5.决策分析：根据聚类分析的结果，进行企业核心能力的决策分析，以充分发挥企业核心能力的优势，并给企业自身的发展开辟路径。
三、灰色聚类评价模型的优缺点灰色聚类评价模型具有以下优点：1.灰色聚类评价模型注重灰色关联矩阵的建立，可以使信息的客观性得到较好的反映，而无需人为地干预。
灰色综合评估法
灰色综合评估法对复杂大系统进行效能评估时，会存在信息不完备、不全面、不充分的情况，灰色理论的相关原理和方法正是适用于该问题。
灰色白化权函数聚类法是灰色综合评估法的一种，它根据灰数的白化权函数将一些观测指标或对象聚集成若干个可以定义的类别，将系统归于某灰类的过程，用于检测对象是否属于事先设定的不同类别。
灰色白化权函数聚类法可以对复杂大系统的效能进行评估。
具体步骤如下，步骤1：建立评估指标集设有m 个评估指标。
步骤2：建立灰类灰类类似于评语集。
建立s 个不同的灰类。
步骤3：建立白化权函数选定的评估指标为,(1,2,,)j x j m =，将指标j x 的取值相应地分为s 个灰类，称为j 指标子类。
j 指标(1,2,,)k k s =子类的白化权函数()k j f ⋅。
()k j f ⋅选用典型白化权函数。
0,[(1),(4)](1),[(1),(2)](2)(1)()1,[(2),(3)](4),[(3),(4)](4)(3)kk j j k j k k j j k k j j k j kk j j k j k k j j k k j j x x x x x x x x x x f x x x x x x x x x x x ⎧∉⎪-⎪∈⎪-⎪=⎨∈⎪⎪-⎪∈-⎪⎩步骤4:确定评判权重向量A求出指标的权重,(1,2,,)j j m η=。
步骤5:求出聚类系数向量1212111(,,,)((),(),,())m m m s s j j j j j j jj j j j j f x f x f x σσσσηηη=====⋅⋅⋅∑∑∑设{}1max k k i i k s σσ*≤≤=，则称评估对象属于灰类k *。
灰色综合评估法也是一种非比较性评估，对于评判等级领域属于灰类的问题都可以应用该方法。
灰色综合评估法的特点为：1）计算方法简单，综合能力较强，准确度较高，可以决定对象所属的设定类别；2）其评价结果是一个向量，描述了聚类对象属于各个灰类的强度；3）白化权函数较难确定。
基于端点可能度函数的灰色聚类评估模型
基于端点可能度函数的灰色聚类评估模型灰色聚类评估模型是一种基于灰色系统理论的聚类分析方法，它在传统聚类算法的基础上引入了灰色预测理论中的端点可能度函数，可以有效解决数据不完备、样本量少的问题，提高聚类分析的准确性和稳定性。
本文将介绍基于端点可能度函数的灰色聚类评估模型的原理和应用。
一、灰色系统理论概述灰色系统理论是由我国科学家黄维光教授提出的，它是研究不确定性问题的一种数学方法。
灰色系统理论主要包括灰色关联度分析、灰色预测、灰色聚类等方法。
其中，灰色关联度分析用于研究变量之间的关联程度，灰色预测用于预测未来的发展趋势，而灰色聚类则用于将具有相似特征的对象归为一类。
二、端点可能度函数端点可能度函数是灰色预测理论的核心概念之一，它用于描述因素对系统发展的可能性大小。
在灰色聚类评估模型中，端点可能度函数被引入到聚类分析中，用于度量样本与类别的相似程度。
端点可能度函数的值越大，表示样本与类别的相似程度越高。
三、基于端点可能度函数的灰色聚类评估模型原理基于端点可能度函数的灰色聚类评估模型的原理是将样本的特征向量表示为一个灰色关联序列，然后通过计算特征向量与每个类别之间的关联度，确定样本的类别归属。
具体步骤如下：1. 数据预处理：对原始数据进行标准化处理，消除不同特征之间的量纲差异。
2. 端点可能度函数计算：将标准化后的数据按照特征进行排序，计算每个样本在各个特征上的端点可能度函数。
3. 关联度计算：将样本的特征向量与每个类别的特征向量进行关联度计算，得到样本与每个类别之间的关联度。
4. 类别归属确定：将样本归属于与之关联度最大的类别。
5. 聚类结果评估：根据聚类结果计算聚类的准确率、召回率、F值等指标，评估聚类的效果。
四、基于端点可能度函数的灰色聚类评估模型应用基于端点可能度函数的灰色聚类评估模型在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如，在金融领域中，可以利用该模型对客户进行分类，帮助银行精准营销；在医疗领域中，可以对疾病进行分类，辅助医生进行诊断和治疗决策；在市场调研中，可以对消费者进行分类，为企业提供精准的市场定位策略。
灰色评估简介1
第一章：灰色系统的概念与基本原理
灰色系统研究的是“部分信息明确，部分信息未 知”，的“小样本，贫信息”不确定性系统，它 通过对已知“部分”信息的生成去开发了解、认 识现实世界。
黑、白、灰
“信息不完全”是“灰”的基本含 义。
一、灰色系统的基本公理
1、差异信息原理：差异即信息，凡信息必有差异。 2、解的非唯一性原理：信息不完全、不确定的解是非 唯一的。该原理是灰色系统理论解决实际问题所遵循 的基本法则。 3、最少信息原理：灰色系统理论的特点是充分利用已 占有的“最少信息”。 4、认知根据原理：信息是认知的根据。 5、新信息优先原理：新信息对认知的作用大于老信息。 6、灰性不灭原理： “信息不完全”是绝对的。
f 2 9 .6,1 4 .4 0, , , f 2
1
2
4 .8 0, 9 .6, ,1 4 .4 , f 23 , , 4 .8, 9 .6
3
f 3 3 9 0, 7 8 0, , , f 3
1
2
3 9 0, 7 8 0, ,1 1 7 0 , f 3
k
化权函数，记为 f jk [ x k (1), x k ( 2 ), , ] j j
fj
k
5 .2 .1
1
0
x j (1)
k
x j (2)
k
x j (3)
k
x j (4)
k
x
k
命题
对于图5.2.1所示的典型白化权函数，有
0 k x x j (1) x k ( 2 ) x k (1) j j 1 x k (4) x j k k x j ( 4 ) x j (3) x [ x j (1), x j ( 4 )]
第五章灰色聚类评估
k k k k f [ x (1), x (2), , x 为适中测度白化权函数，记为 j j j j (4)]
k k f ( ) f 3、若 j 无第三和第四个转折点，则称 j () 为上限测度白
k 化权函数，记为 f jk [ xk (1), x j j (2), , ]
f jk
时
定义 5.1.1 上述矩阵A称为特征变量关联矩阵. 取定临界值 r [0,1], 一般要求 r 0.5. 当 ij
则视 X i 与 X j 为同类特征.
关联聚类. 越细;
定义 5.1.2 特征变量在临界值
r 越小,分类越粗.
r 下的分类称为特征变量的 r灰色 可以根据实际问题的需要确定, r 越接近于1,分类
对所有的
ij 得上三角矩阵
i j, i, j 1, 2,, m, 计算出 X i 与 X j 的绝对关联度
11 12 1m 22 2m A mm
其中
ii 1; i 1,2,, m
r (i j )
ik f jk ( xij ) j
j 1
5.4 基于三角白化权函数的灰色评估
设有 m个对象， n 个评估指标， s 个不同的灰类，对象 i 关于指标 j 的样 本观测值为 xij (i 1, 2,, n; j 1, 2,, m) 我们要根据 xij 的值对相应 的对象 i 进行评估、诊断，具体步骤如下：见书P89。
.
3.灰色聚类决策在上市公司投资中的应用 灰色聚类分析是利用灰色系统中的决策理论 ,将不同的决策对象,根据 评判指标,按照一定的评判目标进行聚类分析,从而对对象优劣进行排序 ,为投资者提供决策的参考依据。文章介绍了灰类聚类决策模型的原理, 并在此基础上详细阐述了其在上市公司投资中的应用。 16、日用陶瓷等级的灰色聚类分析 利用灰色聚类分析的原理和方法来确定日用陶瓷等级归属问题,避 免了人为判断中的主观任意性 ,从而使等级归属问题有定性判断推进到 定量计算。
灰色聚类法的绿色建筑评价研究
灰色聚类法的绿色建筑评价研究随着全球环保意识的增强和绿色建筑的普及，绿色建筑评价成为了关注的焦点。
绿色建筑是注重节能、环保、健康、可持续发展的建筑形式，对于这种建筑，绿色建筑评价成为了评估质量的重要依据之一。
灰色聚类法是一种不需要先验知识的聚类方法，应用于绿色建筑评价有着很好的效果。
一、灰色聚类法简介灰色聚类法是综合利用灰色关联度和聚类分析的方法、用于处理一些没有确切数值又没有先验知识的问题。
灰色关联度被理解为一种灰色量化的标准，它用于度量两个灰色数据之间的相似程度，而聚类分析则是一种将相似的数据分组的方法。
灰色聚类法就是利用灰色关联度将相似的数据进行聚类，用于分析数据的关系和特征，以便更好地进行分析和决策。
二、绿色建筑评价绿色建筑评价是评估建筑健康、环保、节能和可持续发展的标准化评估方法。
评价标准包括建筑材料的应用、能源利用、空气质量、水资源利用、室内环境、垃圾管理等，综合反映了绿色建筑的质量和可持续性。
绿色建筑评价可以通过许多方法进行评估，如LEED（美国绿色建筑评估标准）、BREEAM（英国绿色建筑评价标准）、CASBEE（日本绿色建筑评估系统）等。
然而，这些评估方法需要先验知识的支持，而灰色聚类法可以帮助那些不了解建筑和评价的人，快速准确地实现绿色建筑评价。
三、灰色聚类法在绿色建筑评价中的应用灰色聚类法可以将绿色建筑的评价指标分为不同的等级，将同一类评价指标放入同一聚类，从而识别出绿色建筑评价中的特征和共性。
研究表明，将绿色建筑的评价指标进行灰色聚类能高效地提取绿色建筑的特征，并且对绿色建筑的评价比较准确。
四、结论绿色建筑评价是建筑领域中热门的研究方向。
灰色聚类法是一种简单有效的处理没有先验知识的数据的方法，可以快速识别出相似的建筑特征和评价指标。
在绿色建筑评价中，灰色聚类法能够高效地提取建筑的特征，并且对绿色建筑的评价比较准确。
在未来绿色建筑的评价中，灰色聚类法可以作为解决绿色建筑评价中相似指标的重要方法，有助于提高建筑环保和可持续性。
灰色聚类评估详解PPT共35页
谢谢！Biblioteka 灰色聚类评估详解31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘，忍 受苦楚 。我一 试再试 ，争取 每天的 成功， 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。
33、如果惧怕前面跌宕的山岩，生命 就永远 只能是 死水一 潭。 34、当你眼泪忍不住要流出来的时候 ，睁大 眼睛， 千万别 眨眼!你会看到 世界由 清晰变 模糊的 全过程 ，心会 在你泪 水落下 的那一 刻变得 清澈明 晰。盐 。注定 要融化 的，也 许是用 眼泪的 方式。
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
灰色聚类
x j ( 3)
k
x j (4)
k
x j (1) x j ( 2 )
k
k
x j (4)
k
x j (1) x j ( 2 )
k
k
图7.2.2
图7.2.3
图7.2.4
定义7.2.5 1 对于图7.2.1所示的j指标k子类白化权函数,令 2 对于图7.2.2所示的j指标k子类白化权函数,令
kj x kj (3)
定义7.2.9 类k*
设
k i
*
max
1 k s
{ i }
k
,则称对象i属于灰
灰色变权聚类适用于指标的意义、量纲皆 相同的情形，当聚类指标的意义、量纲不同且 不同指标的样本值在数量上悬殊较大时，不宜 采用灰色变权聚类。
第三步：计算对象i关于灰类k的综合聚类系数 ik
f jk ( x ij ) kj
7.2 灰色变权聚类 定义7.2.1 设有n个聚类对象,m个聚类指标,s个不同灰类, 根据第i(i=1,2, …,n)个对象关于j(j=1,2, …,m)指标的样本 值xij将第i个对象归入第k个灰类之中,称为灰色聚类. 定义7.2.2 将n个对象关于指标j的取值相应的分为s个灰 类,我们称之为j指标子类. k f j ( ) j指标k子类的白化权函数记为 k f j ( ) 为图7.2.1所 定义7.2.3 设j指标k子类的白化权函数 k k k k x j (1), x j ( 2 ), x j (3), x j ( 4 ) 为 f jk ( ) 示的典型白化权函数,则称 的转折点,典型白化权函数记为 f jk [ x kj (1), x kj ( 2 ), x kj (3), x kj ( 4 )] k
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31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
灰色聚类评估详解
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。