第31章模糊聚类分析

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模糊聚类分析

模糊聚类分析模糊聚类分析，也被称为模糊聚类或者软聚类，是一种数据分析的方法。

与传统的硬聚类不同，模糊聚类可以将每个观测对象划分到不同的聚类中心，从而更好地反映对象与聚类中心之间的相似性。

模糊聚类的思想源于模糊集理论，该理论引入了概率的概念，使得划定边界变得模糊化。

在传统的硬聚类方法中，每个对象只能属于一个聚类，而在模糊聚类中，每个对象的隶属度被划分为一个实数，表示对象属于每个聚类的程度。

模糊聚类的基本原理是通过最小化目标函数来优化聚类结果。

常见的目标函数包括模糊熵和模糊轮廓系数。

模糊熵用于衡量聚类的混乱程度，值越小表示聚类更好。

模糊轮廓系数则用于评价每个对象的聚类紧密度和分离度，系数范围为[-1, 1]，越接近1表示聚类结果越好。

模糊聚类的算法有多种，其中最常用的是模糊C均值（FCM）算法。

FCM算法首先随机初始化聚类中心，然后迭代更新对象的隶属度和聚类中心，直到满足终止条件。

在更新过程中，对象的隶属度和聚类中心根据距离度量进行调整。

模糊聚类在各个应用领域都有广泛的应用。

例如，在市场细分中，模糊聚类可以根据消费者的购买偏好将其划分为不同的细分市场，有助于制定更准确的营销策略。

在医学影像分析中，模糊聚类可以帮助医生根据患者的病情将其归类为不同的疾病类型，有助于做出更准确的诊断。

当然，模糊聚类也存在一些问题和挑战。

首先，模糊聚类的计算复杂度高，特别是在处理大规模数据时。

其次，模糊聚类对初始参数的敏感性较高，不同的初始化可能导致不同的聚类结果。

此外，模糊聚类的结果通常难以解释和理解，需要结合领域知识进行进一步分析。

为了克服这些问题，研究者们一直在不断改进模糊聚类算法。

例如，一些研究探索了基于深度学习的模糊聚类方法，利用神经网络来提高聚类的准确性和效率。

此外，还有一些研究致力于开发新的目标函数和距离度量方法，以更好地满足实际问题的需求。

综上所述，模糊聚类是一种基于模糊集理论的数据分析方法，可以更好地刻画对象之间的相似性。

模糊聚类的分析

模糊聚类的分析模糊聚类分析是一种在统计分析领域中的方法。

它的主要思想是将客观数据更好地分类和分析。

模糊聚类是一种简单的数据挖掘技术，它可以从客观数据中挖掘出有价值的信息，以帮助我们分析和探索数据。

模糊聚类分析的本质是根据相似度度量算法来确定数据点之间的相似性，并将它们聚类为一个或多个类别。

它可以用于更好地加深对数据挖掘结果的理解，分析和发现数据中的结构和关系。

模糊聚类的优点1、可以更好地发现数据挖掘的结果和有价值的信息。

2、可以用于分析和发现客观数据中的结构和关系。

3、可以很好地分析大数据集。

4、可以使数据分类更有效率。

模糊聚类的应用1、金融领域：模糊聚类可用于金融分析，如风险识别、客户分析、金融监管等，可以显著提高对金融市场的了解，并帮助金融市场制定更有效的策略。

2、医学领域：模糊聚类可以更好地理解大量的临床资料，并为医生提供更有效的诊断建议。

它还可以应用于医疗和病理图像分析，以有效管理和指导患者的治疗过程。

3、气象领域：模糊聚类可以有效地识别气象 sensor卫星数据中的关键结构和特征，并用于气象研究和气象预报中。

4、人工智能：模糊聚类可以作为机器学习算法的基础，用于建模不同环境和情景。

它还可以用于自然语言处理，提供更有意义的信息，例如情感分析。

模糊聚类的局限性1、模糊聚类的结果很大程度上取决于人为干预，且模糊聚类的结果可能会受到相似度测量的影响，这可能会导致结果的不稳定性。

2、除此之外，由于模糊聚类是基于数据预处理后的假设来实施的，所以对数据预处理的要求较高，对数据准备质量和格式有较高的要求，这也是模糊聚类的一大局限性。

模糊聚类的发展前景模糊聚类分析技术在各个领域的应用及其发展前景均越来越广泛。

模糊聚类技术在人工智能、机器学习、大数据和自动化领域等方面都有广泛的应用，而且随着 AI 、Bigdata术的发展，模糊聚类在预测建模、数据挖掘和自然语言处理等方面也都有了重要的应用。

此外，模糊聚类技术还可以应用于声学识别、计算机视觉和实时处理等领域，进一步拓展模糊聚类技术的应用前景。

模糊聚类分析

模糊聚类分析是一种数学方法，它使用模糊数学语言根据某些要求对事物进行描述和分类。

模糊聚类分析通常是指根据研究对象的属性构造模糊矩阵，并在此基础上根据一定隶属度确定聚类关系，即样本之间的模糊关系由样本的数量来确定。

模糊数学方法，以客观，准确地聚类。

聚类是将数据集划分为多个类或群集，以便每个类之间的数据差异应尽可能大，并且该类内的数据差异应尽可能小基本覆盖当涉及事物之间的模糊边界时，模糊聚类分析是一种根据某些要求对事物进行分类的数学方法。

聚类分析是数学统计中的一种多元分析方法是利用数学方法定量确定样品之间的关系，从而客观地分类类型。

事物之间的某些界限是精确的，而其他界限则是模糊的。

人群中人脸的相似度之间的界限是模糊的，多云和晴天之间的界限也是模糊的。

当聚类涉及事物之间的模糊界限时，应使用模糊聚类分析方法。

模糊聚类分析广泛应用于气象预报，地质，农业，林业等领域。

通常，聚类的事物称为样本，一组事物称为样本集。

模糊聚类分析有两种基本方法：系统聚类和逐步聚类。

基本方法基本流程（1）通过计算样本或变量之间的相似系数，建立模糊相似矩阵；（2）通过对模糊矩阵进行一系列综合变换，生成模糊等效矩阵。

（3）最后，根据不同的截获水平λ对模糊等效矩阵进行分类系统聚类方法系统聚类方法是一种基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法。

在经典聚类分析方法中，经典等价关系可用于对样本集X进行聚类。

令R为X上的经典等价关系。

对于X中的两个元素x和Y，如果XRY或（x，y）∈R ，然后x和y，否则X和y不属于同一类。

[3]使用这种方法，分类的结果与α的值有关。

α的值越大，划分的类别越多。

当α小于某个值时，X中的所有样本将被归为一类。

该方法的优点是可以根据实际需要选择α值，以获得正确的分类。

系统聚类的步骤如下：①用数字描述样品的特性。

设要聚类的样本为x = {x1，xn}。

每个样本具有p个特征，记录为Xi =（Xi1，xip）；i = 1，2，…，N；XIP是描述样本Xi的第p个特征的编号。

模糊聚类的分析

模糊聚类的分析
模糊聚类是一种聚类分析的算法，它采用模糊的方法将数据点归类到不同的类别中，以减少聚类的误差。

模糊聚类是机器学习领域的一种流行的算法，它利用每个数据点的模糊属性来衡量其分布在不同类别中的相似度，使得它能够更加准确的进行聚类分析。

模糊聚类的基本原理是把数据点归类到不同的类别中，每个类别都有一系列模糊属性，每个数据点在不同类别中的分布由它们在每个属性上的值来决定。

模糊聚类的最终目标是找到类别与数据点之间的最佳拟合，从而得到最佳聚类结果。

模糊聚类的实现是通过计算每个数据点与每个类别的模糊相似
度来完成的，模糊相似度是基于数据点和每个类别的模糊属性，通过计算每个数据点与每个类别的模糊相似度，可以找到一个最佳的类别，把每个数据点归入该类别，这样就可以得到最优聚类结果。

模糊聚类方法可以用来解决多维数据集聚类分析的问题，它能够更准确的表示多维数据的特征，这使得它能够更准确的对数据进行聚类分析。

此外，模糊聚类方法还能够处理非均匀分布的数据，它能够有效的处理因类别数量和混乱的环境而难以聚类的数据。

模糊聚类的缺点主要在于它的计算速度较慢，因为它需要计算每个数据点与每个类别的模糊相似度，而这需要大量的计算，模糊聚类也无法用于对超大型数据集进行聚类分析，因为它的计算效率较低。

因此，模糊聚类是一种聚类分析算法，它利用模糊性来更准确的表示数据的特征，能够有效的处理多维和复杂的数据。

但是它的计算
效率较低，也不能用于对超大型数据集进行聚类分析，因此，在使用模糊聚类进行聚类分析时，需要考虑其效率和应用限制。

模糊聚类分析

模糊聚类分析壹、何谓聚类分析聚类分析是研究事物分类的一种多元分析方法。

在日常生活中，我们时常要把所接触到的事物（样本），按其性质、用途等进行分类，这种分类过程我们称为聚类分析。

（阙颂廉，民83）贰、聚类分析的应用模糊聚类分析是当前在模糊数学中应用最多的几个方法之一，可以将研究的样本进行合理的分类，如产品的分类就常常用聚类分析来进行，另聚类分析也可用来进行判别分析和预测（林杰斌等。

民76）。

所以，也被广泛地应用于天气预报、地震预测、地质探勘、运动员心理素质分类、河川水质污染程度等方面。

参、普通的等价关系在谈聚类分析之前，应先介绍相似关系和等价关系：一.自反性对任意Uu∈，都有Ru,u(∈，即集合中任一个元素u都)与自身有某相同性质的关系，则称R是自反关系，相对应的矩阵称为自反矩阵。

另数学表示意义为：A中的元素关于R具有”自反性”，即。

例：若U 为同一种族的集合，而集合中每一个人u ，皆与自身有同一种族之关系，这种性质则称为自反性。

二. 对称性如果ji ,R )u ,u (,R )u ,u(i j j i≠∈∈必有。

即u i 与u j 有存在某种关系，若将两个元素之位置对调，则即u j 与u i 也必有符合这层关系，则称R 有对称关系，相对应的矩阵为对称矩阵。

另数学表示意义为：A 中的元素关于R 具有”对称性”，即yRx xRy ,A y ,x 且若∈∀。

例：若甲和乙是同学关系，则乙和甲必也是同学关系，这种关系则称为对称性。

三. 传递性如果能由R)w u (R )w v (R )v u (∈∈∈，，推導出，及，。

即u与v 有存在某一关系，而v 与w 也有这同一种关系存在，则即u 与w 也必有符合这层关系存在，则称R 有传递关系，相对应的矩阵为传递矩阵。

另数学表示意义为：A 中的元素关于R 具有”传递性”，即。

例：若甲和乙是同一种族关系，而乙和丙也是同一种族关系，则甲和丙必有同一种族关系，这种则称为具有传递性关系。

模糊聚类分析

1 2 m

x11 x21 xm1
x12 x22 xm 2
x1n x2 n xmn
2 ．模糊聚类分析的一般步骤
实际问题中，不同的数据可能有不同的量纲。为了使不同量纲的数据也能进行比较，需要对数据进行适当的变换。根据模糊矩阵的要求将数据压缩到区间【0,1】。通常使用平移极差标准化： xik min{xik } 1im xik (k 1,2,, n) max{xik } min{xik }
取=0.8，得：
~ R0.8 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
X分为4类：｛X1,，X3｝，｛X2｝，｛X4 ｝，｛ X5 ｝。
2 ．模糊聚类分析的一般步骤
取=0.5，得：
~ R0.5 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1
3 ．应用实例
通过聚类分析，该矿决定在房柱法的基础上增加采矿费用的投入，采用无底柱上向干式充填采矿法。
谢
谢！
模糊聚类分析步骤可以分为：数据标准化、建立模糊相似矩阵、聚类
2 ．模糊聚类分析的一般步骤
2.1 数据标准化设论域 X {x , x ,, x } 为被分类的对象，每个对像又由n个指标表示其性状，即：xi (xi1, xi2 ,, xin ) (i 1,2,, m) 于是，得到原始数据矩阵为：
rij
m in (x
k 1
n
ik
, x jk )
1 2
(x
k 1
n
ik

模糊聚类分析

模糊聚类分析定义：根据具体的标准和性质对事物进行分类的方法称为聚类分析根据模糊标准对事物进行分类的方法称为模糊聚类分析基本思想：根据分类对象之间的模糊相似程度来衡量相互的异同程度，进而实现模糊分类。

传统聚类分析VS 模糊聚类分析1. 传统聚类分析：设有n 个对象12,,...nx x x，每个对象有m 种特性12,,...my y y。

1>首先对每个对象的特性进行数量化：用ijz代表第i 个对象的第j 个性质的数值。

则对象ix 的性质形成的一个向量()12,,...i i im z zz2>考察对象之间相近的程度：引入“欧式距离”和“夹角余弦”。

1欧式距离：设对象()()1212,,...,,,....i i im j j jm ijy x z zz z zz ==则欧式距离为：ijyx -=这与我们所熟知的向量的欧式距离是一样的!2夹角余弦：设α是对象ix和jy之间的夹角，0180α≤≤，则夹角余弦为：(),cos ijijy x yx α=其中：()11,...i j im jm ijy x z zz z =++ix=iy=有了这些基础认识之后，下面我们通过一个例子来说明传统聚类分析设有5个对象125,,...x x x，不妨设每个对象只有一个性质，数量化后分别为1，2，4.5，6，8．现使用传统聚类法进行聚类。

1 欧式距离：5个对象，共有25c个欧式距离。

计算可得121x x-=133.5x x-= 145x x-= 157x x-= 232.5x x-= 244x x -= 256x x-=341.5x x-=35 3.5x x-=452x x-=根据聚类的思想，差异最小的对象属于一类从而1x 和2x为一类，并记为1G2 将1G 看成新的对象，其特征值为1x 和2x 的平均值1.5。

此时对象为1345,,,G x x x 。

再次计算欧式距离。

可知34,x x之间的距离最小。

模糊聚类分析

模糊聚类分析引言模糊聚类分析是一种基于模糊理论的聚类方法，它可以处理数据中的不确定性和模糊性，并将数据点划分到不同的类别中。

相比于传统的硬聚类方法，模糊聚类能够更好地适应现实生活中复杂的数据分布和不完全的信息。

模糊聚类算法模糊聚类算法主要基于模糊C均值（FCM）算法和模糊子空间聚类（FSC）算法。

下面将分别介绍这两种算法的基本原理。

模糊C均值算法（FCM）模糊C均值算法是一种经典的模糊聚类算法，它通过最小化目标函数来找到数据集的最佳划分。

目标函数基于数据点到聚类中心的距离和每个数据点在每个聚类中心上的隶属度。

通过迭代优化隶属度矩阵和聚类中心，FCM算法可以得到最优的聚类结果。

模糊子空间聚类算法（FSC）模糊子空间聚类算法是一种基于模糊理论和子空间聚类的算法。

它考虑了数据在不同子空间中的不完全信息和模糊性，并利用这些信息进行聚类。

FSC算法首先将数据进行主成分分析，得到数据在每个子空间中的投影，然后通过优化模糊聚类目标函数来获得最佳的聚类结果。

模糊聚类的应用领域模糊聚类分析在许多领域都得到了广泛的应用。

下面以几个典型的应用领域为例进行介绍。

图像分割图像分割是计算机视觉领域中一个重要的问题，它的目标是将一个图像划分为不同的区域或物体。

传统的图像分割方法往往需要事先确定分割的类别和特征，而模糊聚类可以自动学习图像的特征并进行分割。

模糊聚类算法在图像分割中已经取得了一定的成果，并被广泛应用于医学图像分割、遥感图像分割等领域。

文本聚类文本聚类是将文本数据根据其语义和主题进行分类的任务。

模糊聚类可以考虑到文本中的模糊性和不确定性，能够更好地处理大规模文本数据并得到较为准确的聚类结果。

模糊聚类在文本挖掘、信息检索等领域有着广泛的应用。

生物信息学生物信息学是研究生物学的大规模数据集和生物信息的学科。

模糊聚类能够发现生物数据中的潜在结构和模式，从而帮助研究人员理解生物学中的复杂关系。

模糊聚类在基因表达数据分析、蛋白质序列分类等生物信息学研究中有重要的应用。

模糊聚类分析步骤

模糊聚类分析步骤————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：求分类对象的相似度传递闭包法进行聚类（求动态聚类图）根据λ∈（0,1）的不同取值分布不同的类。

注释（1）：模糊相似矩阵只具有自反性和对称性，不具有传递性，求λ截矩阵的前提是R 是X 上的的模糊等价关系。

所以要先求得R 传递闭包，将模糊相似矩阵转化为模糊等价矩阵。

原始数据矩阵标准化矩阵模糊相似矩阵R（1）相似距离主观欧式距明氏距切比雪等价关系矩阵传递闭布尔矩直接聚截矩阵雨量站问题原始数据矩阵：（重要定理：设R∈F ( X ⨯X ) 是相似关系( 即R 是自反、对称模糊关系) ，则e(R) = t(R) ,即模糊相似关系的传递闭包就是它的等价闭包。

）Y的传递闭包（即Y的等价矩阵）：求λ截矩阵，在程序中我用的k代替了λ。

K=1时，x1,x2,x3,…x11,各成一类，将11个雨量站分成11类。

K=0.9095时，将11个雨量站分为10类，X8, X11为一类，其余各自一类。

分8类，将x2 ,x5, x8, x11分一类，其余各自一类分6类，x2 x3,x5, x8, x9 x11为一类，其余各自一类。

分4类，x1，x2 ,x3,x5, x7，x8, x9 x11为一类，其余各自一类。

分4类，x1, x3 x2 x7 x8 x9 x11为一类，x2 x4 x5为一类，x6一类，x10一类。

分3类，x2 x4 x5 x6为一类，x1 x3 x7 x8 x9 x11一类，x10一类。

分2类，x2 x4 x5 x6 x10一类，x1 x3 x7 x8 x9 x11一类分2类，x1x2 x4 x5 x6 x10一类，x3 x8 x9 x11一类.分1类。

程序一：标准化矩阵：function Y=bzh1(X)[a,b]=size(X);C=max(X);D=min(X);Y=zeros(a,b);for i=1:afor j=1:bY(i,j)=(X(i,j)-D(j))/(C(j)-D(j)); %平移极差变化进行数据标准化endendfprintf('标准化矩阵如下：Y=\n');disp(Y)end程序二：求模糊相似矩阵：function R=biaod2(Y,c)[a,b]=size(Y);Z=zeros(a);R=zeros(a);for i=1:afor j=1:afor k=1:bZ(i,j)=abs(Y(i,k)-Y(j,k))+Z(i,j);R(i,j)=1-c*Z(i,j);%绝对值减数法--欧氏距离求模糊相似矩阵endendendfprintf('模糊相似矩阵如下：R=\n');disp(R)end程序三：计算传递闭包：function B=cd3(R)a=size(R);B=zeros(a);flag=0;while flag==0for i= 1: afor j= 1: afor k=1:aB( i , j ) = max(min( R( i , k) , R( k, j) ) , B( i , j ) ) ;%R与R内积，先取小再取大endendendif B==Rflag=1;elseR=B;%循环计算R传递闭包endend程序四：求截矩阵：function [D k] =jjz4(B)L=unique(B)';a=size(B);D=zeros(a);for m=length(L):-1:1k=L(m);for i=1:afor j=1:aif B(i,j)>=kD(i,j)=1;else D(i,j)=0;%求?截距阵，当bij≥? 时，bij(?) =1；当bij＜? 时，bij(?) =0endendendfprintf('当分类系数k=：\n'); disp(L(m));fprintf('所得截距阵为：\n'); disp(D);end。

模糊聚类分析

模糊聚类分析
FCM(Fuzzy C-Means)算法是模糊聚类算法，其属于软聚类，即一个样本点可以属于多个类。

不同于层次、均值和密度聚类，一个样本只能属于或者不属于一个类。

模糊聚类的话，就是引入了隶属值的概念，即每一个样本都是使用[0,1]的隶属值（类似概率或几率值）来确定其属于各簇的程度，当你的隶属值设置成仅有0或者1的时候，它其实就是一个K-mean聚类了，同时模糊聚类存在一个限制条件就是一个样本隶属于各个簇的隶属值之和等于1。

聚类思想是使簇内的样本点之间的越小差异，而簇间的差异越大。

模糊聚类中的C与K均值中的K是相同意思，都是指聚类的个数，而在模糊聚类中除了这个C以外还有一个参数m。

其中C用于控制聚类的数目，参数m用于控制算法的柔性的，可以影响聚类的准确度，m取值太小，样本点会分布会比较分散，导致噪声（异常值）的影响很大，而取值太大，样本点会分布集中，对偏度主流的样本点的控制度又比较弱。

一般m取值为2即可，（R里面默认也是2）。

模糊聚类算法是通过迭代计算目标函数的最小值来判断算法的运转；具体的公式推导过程可以参考（https:///zjsghww/article/details/50922168）：其算法大致步骤如下：1：随机产生C个簇中心（或随机产生一些隶属值）；2：
计算隶属矩阵（或计算簇中心）；3：有了隶属矩阵（或簇中心）再重新计算簇中心（或隶属矩阵）；4：计算目标函数；5：判断目标函数达到最小值或趋于不再存在较大的波动，则停止运算，确定聚类最终结果，否则重新计算隶属矩阵（或簇中心）。

模糊聚类分析

模糊聚类分析模糊聚类分析是根据客观事物间的特征、亲疏程度、相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行聚类的分析方法。

介绍涉及事物之间的模糊界限时按一定要求对事物进行分类的数学方法。

聚类分析是数理统计中的一种多元分析方法，它是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而客观地划分类型。

事物之间的界限，有些是确切的，有些则是模糊的。

例人群中的面貌相像程度之间的界限是模糊的，天气阴、晴之间的界限也是模糊的。

当聚类涉及事物之间的模糊界限时，需运用模糊聚类分析方法。

模糊聚类分析广泛应用在气象预报、地质、农业、林业等方面。

通常把被聚类的事物称为样本，将被聚类的一组事物称为样本集。

模糊聚类分析有两种基本方法：系统聚类法和逐步聚类法。

2常用分类综述数据分类中，常用的分类方法有多元统计中的系统聚类法、模糊聚类分析等.在模糊聚类分析中，首先要计算模糊相似矩阵，而不同的模糊相似矩阵会产生不同的分类结果;即使采用相同的模糊相似矩阵，不同的阈值也会产生不同的分类结果.“如何确定这些分类的有效性”便成为模糊聚类的要点。

识别研究中的一个重要问题.文献,把有效性不满意的原因归结于数据集几何结构的不理想.但笔者认为，不同的几何结构是对实际需要的反映，我们不能排除实际需要而追求所谓的“理想几何结构”，不理想的分类不应归因于数据集的几何结构.针对同一模糊相似矩阵，文献建立了确定模糊聚类有效性的方法.用固定的显著性水平，在不同分类的F一统计量和F检验临界值的差中选最大者，即为有效分类.但是，当显著性水平变化时，此方法的结果也会变化.文献引进了一种模糊划分嫡来评价模糊聚类的有效性，并人为规定当两类的嫡大于一数时，此两类可合并，通过逐次合并，最终得到有效分类.此方法人为干预较多，当这个规定数不同时，也会得到不同的结果.另外这两种方法也未比较不同模糊相似矩阵的分类结果.系统聚类法系统聚类法是基于模糊等价关系的模糊聚类分析法。

在经典的聚类分析方法中可用经典等价关系对样本集进行聚类。

模糊聚类分析的理论(17页)

模糊聚类分析的理论模糊聚类分析是一种基于模糊数学理论的聚类方法，它允许数据点属于多个类别，并且每个类别都有一个模糊度。

这种方法在处理现实世界中的问题时非常有效，因为现实世界中的数据往往不是完全确定的，而是具有模糊性的。

模糊聚类分析的基本思想是将数据点分为若干个类别，使得每个数据点属于各个类别的程度不同。

这种程度可以用一个介于0和1之间的数来表示，0表示不属于该类别，1表示完全属于该类别。

这种模糊性使得模糊聚类分析能够更好地处理现实世界中的不确定性。

模糊聚类分析的理论基础是模糊集合论。

模糊集合论是一种扩展了传统集合论的数学理论，它允许集合的元素具有模糊性。

在模糊集合论中，一个元素属于一个集合的程度可以用一个隶属度函数来表示。

隶属度函数是一个介于0和1之间的数，它表示元素属于集合的程度。

模糊聚类分析的理论方法有很多种，其中最著名的是模糊C均值(FCM)算法。

FCM算法是一种基于目标函数的迭代算法，它通过最小化目标函数来得到最优的聚类结果。

目标函数通常是一个关于隶属度函数和聚类中心之间的距离的函数。

模糊聚类分析的理论应用非常广泛，它可以在很多领域中使用，例如图像处理、模式识别、数据挖掘等。

在图像处理中，模糊聚类分析可以用于图像分割、图像压缩等任务；在模式识别中，模糊聚类分析可以用于特征提取、分类等任务；在数据挖掘中，模糊聚类分析可以用于发现数据中的隐含规律、预测未来趋势等任务。

模糊聚类分析的理论还有很多需要进一步研究和发展的地方。

例如，如何提高模糊聚类分析的效率和准确性，如何处理大规模数据集，如何将模糊聚类分析与其他方法相结合等。

这些问题都需要进一步的研究和探索。

模糊聚类分析的理论是一种强大的聚类方法，它能够处理现实世界中的不确定性，并且具有广泛的应用前景。

通过不断的研究和发展，模糊聚类分析的理论将会更加完善，并且将会在更多的领域中得到应用。

模糊聚类分析的理论模糊聚类分析是一种基于模糊数学理论的聚类方法，它允许数据点属于多个类别，并且每个类别都有一个模糊度。

模糊聚类分析

查德 1965 年给出的定义：
定义：从论域 U 到闭区间0, 1 的任意一个映射：A :U 0, 1 ，对任意u U ，u A Au ， Au 0, 1 ，那么A 叫做 U 的一个模糊
子集， Au 叫做 u 的隶属函数，也记做A u 。
简单地可表达为：
设U是论域，称映射 A(x)：U→[0,1]
39 C 以上的一人，x1 ；
如果规定 37.5 C 以下的不算发烧，问有多少发烧病人？医生就可以回答：
x1, x3, x4 , x5 ，但所谓“发烧”实际上是一个模糊概念，它存在程度上的不同，也就是
说要用隶属函数来描述。如果根据医师的经验规定，对“发烧”来说：
(1) AB AB； (2) ≤ A A； (3) (A∪B)= A∪B，(A∩B)= A∩B.
4、隶属函数的确定
1. 模糊统计方法与概率统计类似，但有区别：若把概率
统计比喻为“变动的点”是否落在“不动的圈”内，则把模糊统计比喻为“变动的圈” 是否盖住“不动的点”.
2. 指派方法一种主观方法，一般给出隶属函数的解
一、模糊集及模糊关系
1、模糊问题的提出
在自然科学或社会科学研究中,存在着许多定义不很严格或者说具有模糊性的概念。这里所谓的模糊性，主要是指客观事物的差异在中间过渡中的不分明性，如某一生态条件对某种害虫、某种作物的存活或适应性可以评价为“有利、比较有利、不那么有利、不利”；灾害性霜冻气候对农业产量的影响程度为“较重、严重、很严重”，等等。这些通常是本来就属于模糊的概念，为处理分析这些“模糊”概念的数据，便产生了模糊集合论。
体温39 C 以上的隶属函数 x 1 ；体温38.5 C 以上不到39 C 的隶属函数 x 0.9 ；体温38 C 以上不到38.5 C 的隶属函数 x 0.7 ；体温37.5 C 以上不到38 C 的隶属函数 x 0.4 ；体温37.5 C 以下的隶属函数 x 0 ；

模糊聚类分析

A= (aij())m×n,
为模糊矩阵A的 - 截矩阵, 其中
当aij≥ 显然，A的 - 截矩阵为布尔矩阵.
对任意的∈[0, 1]，有
性质1：A≤B A ≤B；性质2：(A∪B) = A∪B，(A∩B) = A∩B；性质3：( A ° B ) = A ° B；性质4：( AT ) = ( A )T.
模糊子集 R 的隶属函数为映射
R : X Y [0,1]. 并称隶属度R (x , y ) 为 (x , y )关于模糊关系 R 的相关程度.
特别地，当 X =Y 时，称之为 X 上各元素之间的模糊关系.
模糊关系的运算
由于模糊关系 R就是X Y 的一个模糊子集，因此模糊关系同样具有模糊子集的运算及性质.
cijT = cji , aijT = aji , bijT = bji . BT ° AT= [∨(bikT∧akjT )]n×m
=[∨(bki∧ajk)]n×m =[∨(ajk∧bki)]n×m = (cji)n×m = (cijT )n×m= ( A ° B )T .
模糊矩阵的 - 截矩阵定义7 设A = (aij)m×n,对任意的∈[0, 1]，称
k, aik() =0或bkj() =0 ∨(aik()∧bkj())=0
所以, cij() =∨(aik()∧bkj()). ( A ° B ) = A ° B .
§2.2 模糊关系
与模糊子集是经典集合的推广一样，模糊关系是普通关系的推广.
设有论域X，Y，X Y 的一个模糊子集 R 称为从 X 到 Y 的模糊关系.
§2.1 模糊矩阵
定义1 设R = (rij)m×n，若0≤rij≤1，则称R为模糊矩阵. 当rij只取0或1时，称R为布尔(Boole)矩阵. 当模糊方阵R = (rij)n×n的对角线上的元素rii都为1 时，称R为模糊自反矩阵.

模糊聚类分析

模糊聚类分析
模糊聚类分析可以分析各种因素对一事件的影响度。

它通过建立模糊矩阵来计算出一个最终矩阵数值。

之后将这些数值进行对比，从而达到分析因素的影响的大小。

步骤：
第一步选择统计指标。

根据实际问题，选择那些具有明确意义，有较强分辨力和代表性特征的，作为分类食物的统计指标。

统计指标选择的如何，对分类效果有直接的影响。

第二步数据标准化。

把代表事物各特征的统计指标的数据进行处理，使之便于分析和比较，数据
标准化方法很多，通常采用。

式中，是指指标的原始数据；
和分别为指标的最大值与最小值；为指标的标准化数据。

第三步建立模糊相似关系。

设为待分类的全体，其中每一待分类对象由一组数据表征如下：建立和
之间的相似关系,表示相似矩阵。

可任选下面方法求和的相似关系。

（1）数量积法。

其
显然若？？中出现负值，也可以采用下面的方法把压缩到[0,1]上：令，则。

（2）相关系数法。

其中，
（3）最大最小法。

（4）算术平均数法。

（5）几何平均最小法。

第四步改造相似矩阵关系为等价关系进行聚类。

由第三步得到的矩阵R一般只满足自反性和对称性，即R是相似矩阵，需将它改造成模糊等价矩阵.为此，采用平方法求出R的传递闭包, 便是所求模糊等
价矩阵.由作出动态聚类图，取适当，由截距阵得出所需的分类，便可以对U进行分类。

模糊聚类的分析

模糊聚类的分析模糊聚类是一种新兴的数据挖掘技术，它既可以结合经典聚类方法，又可以采用模糊逻辑理论。

模糊聚类把数据聚类的过程分解为两个阶段：测量和模糊聚类。

它的优点在于可以处理不确定的数据，并且对大量的数据有明显的优势。

模糊聚类是以模糊逻辑理论为基础的一种聚类方法。

与常规的聚类方法不同，模糊聚类的目的是把数据点归类到具有不同程度相似度的聚类中。

模糊聚类可以使用模糊逻辑，捕捉数据点之间不显著的相关性，而绕开实际相关矩阵中的障碍。

模糊聚类的核心过程主要有两种：测量和模糊聚类。

测量过程是模糊聚类中最重要的步骤，其目的是识别数据点之间的相似度。

模糊聚类过程的核心是构建模糊关联矩阵，它可以把数据点归类到不同的相似度类别中。

通常，模糊聚类的测量过程主要采用距离度量和角度度量来完成。

距离度量主要是指以欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离为代表，能够直接测量数据点之间的距离；角度度量则是以余弦相似度为代表，能够衡量数据点之间的角度大小。

模糊聚类的聚类过程是把数据点归类到不同的聚类中。

这一步骤是根据距离或角度度量值来实现的，它把数据点归类到按照相似度排列的聚类中。

通常，模糊聚类的聚类过程主要由两个步骤组成：构建模糊关联矩阵（FCM）和求解模糊关联矩阵（FCM）。

模糊聚类有着很多优点：首先，它可以处理不确定性数据，它可以综合考虑模糊逻辑中不确定性的因素；其次，它对大数据有明显的优势，它可以对大规模的数据进行有效的聚类处理。

在聚类分析的实际应用中，模糊聚类的作用也正在发挥出来，它可以用于汽车维修、航空航行反演分析、银行信用风险分析、智能多媒体表达等多个领域中。

同时，模糊聚类也把聚类自身的边界变得更加模糊，让聚类结果更加灵活，同时也提高了聚类结果的可解释性。

综上所述，模糊聚类是一种新型的数据挖掘方法，它在聚类分析领域有着重要的意义，它的应用可以帮助我们把数据点归类到不同的相似度类别中，使得分析过程更加针对性和高效。

模糊聚类分析方法

第二节模糊聚类分析方法在科学技术、经济管理中常常要按一定的标准（相似程度或亲疏关系）进行分类。

例如，根据生物的某些性状可对生物分类，根据土壤的性质可对土壤分类等。

对所研究的事物按一定标准进行分类的数学方法称为聚类分析，它是多元统计“物以类聚”的一种分类方法。

由于科学技术、经济管理中的分类界限往往不分明，因此采用模糊聚类方法通常比较符合实际。

一、模糊聚类分析的一般步骤1、第一步：数据标准化[9]（1）数据矩阵设论域12{,,,}n U x x x =为被分类对象，每个对象又有m 个指标表示其性状，即12{,,,}i i i im x x x x = (1,2,,)i n =，于是，得到原始数据矩阵为111212122212m m n n nm x x x x x x x x x ⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭。

其中nm x 表示第n 个分类对象的第m 个指标的原始数据。

（2）数据标准化在实际问题中，不同的数据一般有不同的量纲，为了使不同的量纲也能进行比较，通常需要对数据做适当的变换。

但是，即使这样，得到的数据也不一定在区间[0,1]上。

因此，这里说的数据标准化，就是要根据模糊矩阵的要求，将数据压缩到区间[0,1]上。

通常有以下几种变换： ① 平移·标准差变换i k kikkx x x s -'= (1,2,,;1,2,i n k m ==其中 11n k i k i x x n ==∑，k s = 经过变换后，每个变量的均值为0，标准差为1，且消除了量纲的影响。

但是，再用得到的ikx '还不一定在区间[0,1]上。

② 平移·极差变换111m i n {}m a x {}m i n {}i k i k i nikik iki ni nx x x x x ≤≤≤≤≤≤''-''=''-，(1,2,,)k m =显然有01ikx ''≤≤，而且也消除了量纲的影响。

模糊聚类分析ppt课件

k 1
1 2
m k 1
(
xik
x jk )
m
( xik x jk )
rij
k 1 m
xik .x jk
k 1
5. 求模糊等价矩阵
用上述方法建立起来的模糊矩阵 R ，一般说来只满足自反性和对称性，不一定满足传递性，即 R 不一定是模糊等价关系，需要将 R改造成模糊等价矩阵R，
然后再在适当的阈值上进行截取，便可得所需分类。
根据需要可同时选择不同准则分别进行聚类分析，然后通过综合取交的方法，以做到兼顾多目标，使分类结果更科学。
3、建立数据矩阵
设论域U { x1, x2 ,, xn }为被分类对象，每个对象又由m 个指标表示其性状：
xi { xi1, xi2 ,, xim } (i 1,2,, n) 则得到原始数据矩阵为 X ( xij )nm .
1, 2,..., m
构造下列形式的F统计量，
r
i
2
ni x x /(r 1)
F i1 r ni
xij
i
x
2
/(n r)
i1 jn1
x x 其中，为 i x x
m
i
(xk
xk )2
i
与
的距离， xij x i
i 为第
k 1
类中样本
xij 与
i
x 的距离。
F 统计量分子表征类与类之间的距离，分母表示类内样本间距离，因此 F 值越大，说
改造的方法是将 R 自乘得 R R R2，再自乘 R2 R2 R4 ，如此继续下去，得 R8 , R16 ……，至某一步出现 R2k Rk 为止。则 Rk便是一个模糊等价关系。这个方法是由所谓“传递闭包”理论而来，我们在此拿来直接应用，不再作详细介绍。

第31章 模糊聚类分析

模糊聚类分析

模糊聚类的分析

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第31章模糊聚类分析