第三章 聚类分析

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1聚类分析内涵1.1聚类分析定义聚类分析(Cluste.Analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术.也叫分类分析(classificatio.analysis)或数值分类(numerica.taxonomy), 它是研究(样品或指标)分类问题的一种多元统计方法, 所谓类, 通俗地说, 就是指相似元素的集合。

聚类分析有关变量类型:定类变量,定量(离散和连续)变量聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性, 不同类中的个体差异很大。

1.2聚类分析分类聚类分析的功能是建立一种分类方法, 它将一批样品或变量, 按照它们在性质上的亲疏、相似程度进行分类.聚类分析的内容十分丰富, 按其聚类的方法可分为以下几种:(1)系统聚类法: 开始每个对象自成一类, 然后每次将最相似的两类合并, 合并后重新计算新类与其他类的距离或相近性测度. 这一过程一直继续直到所有对象归为一类为止. 并类的过程可用一张谱系聚类图描述.(2)调优法(动态聚类法): 首先对n个对象初步分类, 然后根据分类的损失函数尽可能小的原则对其进行调整, 直到分类合理为止.(3)最优分割法(有序样品聚类法): 开始将所有样品看成一类, 然后根据某种最优准则将它们分割为二类、三类, 一直分割到所需的K类为止. 这种方法适用于有序样品的分类问题, 也称为有序样品的聚类法.(4)模糊聚类法: 利用模糊集理论来处理分类问题, 它对经济领域中具有模糊特征的两态数据或多态数据具有明显的分类效果.(5)图论聚类法: 利用图论中最小支撑树的概念来处理分类问题, 创造了独具风格的方法.(6)聚类预报法:利用聚类方法处理预报问题, 在多元统计分析中, 可用来作预报的方法很多, 如回归分析和判别分析. 但对一些异常数据, 如气象中的灾害性天气的预报, 使用回归分析或判别分析处理的效果都不好, 而聚类预报弥补了这一不足, 这是一个值得重视的方法。

聚类分析PPT

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4.操作步骤
系统聚类 K-均值聚类
THANKS
感谢您的聆听!
聚类分析主要用于探索性研究,其分析结果可提供多个可能的解,最终解的选择需 要研究者的主观判断和后续分析
聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量,增加或删除一些变量对最终解 都可能产生实质性的影响
不管实际数据中是否存在不同的类别,利用聚类分析都能得到分成若干类别的解
聚类分析的概述
1.概念 2.分类 3.注意点
对样本进行分类称为Q型聚类分析 对指标进行分类称为R型聚类分析
聚类分析的概述
1.概念
2.分类
3.注意点 4.操作步骤
从数据挖掘的角度看,又可以大致分为四种:
划分聚类(代表是K-Means算法,也称K-均值聚类算法) 层次聚类 基于密度的聚类 基于网格的聚类
聚类分析的概述
1.概念
2.分类
3.注意点 4.操作步骤
聚类分析的概述
1.概念
2.分类 3.注意点 4.操作步骤
三个特征:
(1)适用于没有先验知识的分类。 (2)可以处理多个变量决定的分类。 (3)是一种探索性分析方法。
聚类分析的概述
1.概念
2.分类
3.注意点 4.操作步骤
从数据分析的角度看,它是对多个样本进行定量分析的多元统计分析方法,可以分为两种:
聚类分析的概述
1.概念
2.分类 3.注意点 4.操作步骤
两个距离概念 按照远近程度来聚类需要明确两个概念: ✓ 点和点念
2.分类 3.注意点 4.操作步骤
在商业上,其被用来发现不同的客户群,并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征; 在生物上,其被用来动植物分类和对基因进行分类,获取对种群固有结构的认识; 在电子商务上,聚类分析在电子商务中网站建设数据挖掘中也是很重要的一个方面, 通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户,并分析客户的共同特征,可以更好的帮助 电子商务的用户了解自己的客户,向客户提供更合适的服务; 在因特网应用上,聚类分析被用来在网上进行文档归类来修复信息。

聚类分析3(共15张PPT)

聚类分析3(共15张PPT)

什么是聚类分析?
(两种分类方式)
n 聚类分析的“对象”可以是所观察的多个样本,也可以是针对每 个样本测得的多个变量
n 按照变量对所观察的样本进行分类称为Q型聚类
l 按照多项经济指标(变量)对不同的地区(样本)进行分类
n 按照样本对多个变量进行分类,则称为R型聚类
l 按照不同地区的样本数据对多个经济变量进行分类
n 再度量类别中剩余对象之间的距离或相似程度,并将最远的分离 出去,不断重复这一过程,直到所有的对象都自成一类为止
第8页,共15页。
类间距离的计算方法
n Nearest neighbor(最短距离法)—用两个类别中各个数据点
之间最短的那个距离来表示两个类别之间的距离
n Furthest neighbor(最长距离法)—用两个类别中各个 数据点之间最长的那个距离来表示两个类别之间的距 离
两种方法的运算原理一样,只是方向相反
第6页,共15页。
层次聚类
(合并法)
n 将每一个样本作为一类,如果是k个样本就分k成类 n 按照某种方法度量样本之间的距离,并将距离最近的两个
样本合并为一个类别,从而形成了k-1个类别
n 再计算出新产生的类别与其他各类别之间的距离,并将距离最近 的两个类别合并为一类。这时,如果类别的个数仍然大于1,则 继续重复这一步,直到所有的类别都合并成一类为止
什么是聚类分析? (cluster analysis)
n 把“对象”分成不同的类别 l 这些类不是事先给定的,而是直接根据数据的特征确 定的
n 把相似的东西放在一起,从而使得类别内部的“差异”尽可能小, 而类别之间的“差异”尽可能大
n 聚类分析就是按照对象之间的“相似”程度把对象进行分类

遥感影像识别-第三章 聚类分析 Part Ⅰ

遥感影像识别-第三章 聚类分析 Part Ⅰ

(2)马氏(Mahalanobis)距离

定义:马氏距离的平方
2 ( x )T 1 ( x )
马氏距离排除了不同特征之间相关性的影响, 其关键在于协方差矩阵的计算。当∑为对角阵时 ,各特征之间才完全独立;当∑为单位矩阵时, 马氏距离等于欧氏距离。 马氏距离 比较适用于对样本已有初步分类的 情况,做进一步考核、修正。
从上图看出,(b)、(c)特征空间划分是不同的。 (b)中 x1 , x2 为一类,x3 , x4 为另一类,(c) 中 x1, x3 为一类,x2 , x4 为另一类。



欧氏距离具有旋转不变的特性,但对于一般的线性变换 不是不变的,此时要对数据进行标准化(欧氏距离使用 时,注意量纲,量纲不同聚类结果不同,克服这一缺点 ,要使特征数据标准化使之与量纲无关)。 另外,使用欧氏距离度量时,还要注意模式样本测量值 的选取,应该是有效反映类别属性特征(各类属性的代 表应均衡)。但马氏距离可解决不均衡(一个多,一个 少)的问题。 例如,取5个样本,其中有4个反映对分类有意义的特征 A,只有1个对分类有意义的特征B,欧氏距离的计算结 果,则主要体现特征A。

当预先不知道类型数目,或者用参数估计和非 参数估计难以确定不同类型的类概率密度函数 时,为了确定分类器的性能,可以利用聚类分 析的方法。 聚类分析无训练过程,训练与识别混合在一起 。

§ 3-1 相似性准则
xn} 设有样本集 X {x1, x2 ,...., ,要求按某种相似性把 X 分类,怎样实现?

1
2
n
1
2
c
c
J c || xk m j ||2
j 1 k 1
c

聚类分析原理及步骤

聚类分析原理及步骤

聚类分析原理及步骤
一,聚类分析概述
聚类分析是一种常用的数据挖掘方法,它将具有相似特征的样本归为
一类,根据彼此间的相似性(相似度)将样本准确地分组为多个类簇,其中
每个类簇都具有一定的相似性。

聚类分析是半监督学习(semi-supervised learning)的一种,半监督学习的核心思想是使用未标记的数据,即在训
练样本中搜集的数据,以及有限的标记数据,来学习模型。

聚类分析是实际应用中最为常用的数据挖掘算法之一,因为它可以根
据历史或当前的数据状况,帮助组织做出决策,如商业分析,市场分析,
决策支持,客户分类,医学诊断,质量控制等等,都可以使用它。

二,聚类分析原理
聚类分析的本质是用其中一种相似性度量方法将客户的属性连接起来,从而将客户分组,划分出几个客户类型,这样就可以进行客户分类、客户
细分、客户关系管理等,更好地实现客户管理。

聚类分析的原理是建立在相似性和距离等度量概念之上:通过对比一
组数据中不同对象之间的距离或相似性,从而将它们分成不同的类簇,类
簇之间的距离越近,则它们之间的相似性越大;类簇之间的距离越远,则
它们之间的相似性越小。

聚类分析的原理分为两类,一类是基于距离的聚类。

第3章聚类分析答案

第3章聚类分析答案

第三章聚类分析一、填空题1. 在进行聚类分析时,根据变量取值的不同,变量特性的测量尺度有以下三种类型:间隔尺度________ 、顺序尺度和名义尺度。

2. Q型聚类法是按—样品—进行聚类,R型聚类法是按—变量—进行聚类。

3. ___________________ Q型聚类统计量是_____________________________ 距离而R型聚类统计量通常采用_相似系数 __________________________________ 。

4•在聚类分析中,为了使不同量纲、不同取值范围的数据能够放在一起进行比较,通常需要对原始数据进行变换处理。

常用的变换方法有以下几种:—中心化变换_____ 、—标准化变换____ 、 ____ 规格化变换_、—对数变换_。

5•距离d j—般应满足以下四个条件:对于一切的i,j ,有d j _0、i二j时,有d jj =0、对于一切的i,j ,有d jj =d jj、对于一切的i,j,k ,有d ij< d ik d kj。

6. 相似系数一般应满足的条件为:若变量x i与X j成比例,则C ij 1、对一切的i,j ,有C j <1和对一切的i,j ,有C j =67. 常用的相似系数有夹角余弦和____________ 两种。

8. 常用的系统聚类方法主要有以下八种:最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法、可变法、离差平方和法9 •快速聚类在SPSS中由__K-mean __________ 程实现-P q f q_dj(q)= |E Xik -Xjk ,当q=1 时,它表示 __绝10.常用的明氏距离公式为:对距离___________ ;当q=2时,它表示____________ ;当q趋于无穷时,它表示切比雪夫距离______________ 。

11. 聚类分析是将一批样品____ 或,按照它们在性质上的亲疏、相似程度____________ 进行分类。

聚类分析法

聚类分析法

8 个棉花品种的观测性状值
铃重 (g) 5.6 3.3 6.1 3.1 6.1 2.3 5.5 2.5 衣分 (%) 33.2 29.0 33.0 26.5 34.0 31.8 34.9 31.2 籽指 (g) 12.4 12.9 11.3 12.7 12.7 12.0 11.5 13.7 2.5% 跨长 (mm) 29.9 31.9 28.0 32.9 30.3 33.3 30.3 29.6 比强度 (cN/tex) 19.6 26.6 17.4 26.4 19.0 35.1 16.8 31.5 种仁 脂肪 (mg) 35.7 34.8 38.6 34.2 33.7 37.2 33.5 37.8 种仁 蛋白 (mg) 39.3 38.9 39.2 38.3 37.0 36.7 39.7 35.3
-3-
第七章
聚类分析
埃棉 3 号和吉扎 80 号)的 10 个表型性状,数据列于表 7-3,试计算 8 个棉花品种间的欧氏距离。
表 7-3
编号 品种 果枝 节位 (个) 8.6 5.7 5.4 3.5 7.5 4.0 7.4 6.4 果枝数 (个) 12.0 16.3 14.4 18.4 13.3 20.0 13.3 15.0
2 DM (Y(i ) Y( j ) )S 1 (Y(i ) Y( j ) )T ij
如品种 2 和 5 间的马列氏距离 DM 3.74 。 这里需要说明两点:①在使用欧氏距离方法计算遗传距离之前, 一定要对表型数据作标准化处理,否则,相同的测量结果会因所采用 的量纲不同(例如厘米)而导致样品间的距离发生变化;但是,若采 用马氏距离则无需标准化, 因为在马氏距离的计算中包含了标准差标 准化过程。 ②马氏距离较欧氏距离的优点在于可以排除变量之间相关 性的干扰,实际应用时,变量之间若存在着很强相关性,可以采用马 氏距离。 三、基于分子标记数据的遗传距离 在分子标记实验中,只统计样品间具有多态性的条带信息:有带 记为 “1” , 无带记为 “0 ” 。 那么就得到一个观测值为 0 和 1 的数据表。 用分子标记数据可计算样品间遗传距离。 基于分子标记数据的遗传距离计算方法有多种如 Sneath and Sokal 法、 Russell and Rao 法等, 但最常用的是 Nei and Li 法和 Jaccard 法,其计算公式如下: 1. Nei and Li 距离法:

计量地理学第三章统计分析方法4聚类分析

计量地理学第三章统计分析方法4聚类分析

计量地理学第三章统计分析方法4聚类分析聚类分析是一种常用的统计分析方法,主要用于将对象或观测值按照相似性分组。

在计量地理学中,聚类分析被广泛应用于地理现象的空间分布模式识别、分类和区域划分等领域。

本文将介绍聚类分析的基本原理、常用的聚类算法和在计量地理学中的应用。

聚类分析的基本原理是通过度量对象或观测值之间的相似性,将它们分组成若干个类别。

相似性度量可以基于不同的变量类型,可以是欧氏距离、皮尔逊相关系数、曼哈顿距离等。

聚类分析的目标是使得每个类别内部的对象或观测值尽可能的相似,而不同类别之间的对象或观测值尽可能的不同。

常用的聚类算法包括层次聚类和K-means聚类。

层次聚类是一种基于分级的聚类方法,它通过计算不同层次之间的距离或相似性来构建聚类树状结构。

层次聚类可以分为自上而下的划分法和自下而上的凝聚法。

K-means聚类是一种基于距离的迭代聚类方法,它首先随机选择K个聚类中心,然后根据每个对象到聚类中心的距离将对象分配到最近的类别,再重新计算每个类别的聚类中心,然后重复这个过程直到达到收敛条件。

在计量地理学中,聚类分析常常应用于地理现象的空间分布模式识别。

例如,可以利用聚类分析来识别城市的空间分布模式,将城市按照相似的特征分组。

聚类分析还可以应用于地理数据的分类和区域划分。

例如,可以利用聚类分析将地理数据划分为若干个类别,以便对不同类型的地理现象进行分析和研究。

聚类分析的应用还包括地理景观分类、土地利用研究和地理风险评估等。

例如,可以利用聚类分析将地理景观按照植被类型、土地利用类型等特征进行分类,并对不同类型的地理景观进行评估和管理。

聚类分析还可以应用于土地利用研究,根据地理空间上不同点的土地利用特征,将地域划分为不同的区块,以便对土地利用进行规划和管理。

聚类分析还可以应用于地理风险评估,利用相似的地理要素特征,将地理空间上的风险区域进行划分,并对风险区域进行预警和管理。

综上所述,聚类分析是一种常用的统计分析方法,它可以通过度量对象或观测值之间的相似性,将它们分组成若干个类别。

聚类分析—搜狗百科

聚类分析—搜狗百科

聚类分析—搜狗百科依据研究对象(样品或指标)的特征,对其进行分类的方法,减少研究对象的数目。

各类事物缺乏可靠的历史资料,无法确定共有多少类别,目的是将性质相近事物归入一类。

各指标之间具有一定的相关关系。

聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。

聚类分析区别于分类分析(classification analysis) ,后者是有监督的学习。

变量类型:定类变量、定量(离散和连续)变量聚类方法1,层次聚类(Hierarchical Clustering)合并法、分解法、树状图2. 非层次聚类划分聚类、谱聚类聚类方法特征:聚类分析简单、直观。

聚类分析主要应用于探索性的研究,其分析的结果可以提供多个可能的解,选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析;不管实际数据中是否真正存在不同的类别,利用聚类分析都能得到分成若干类别的解;聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量,增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。

研究者在使用聚类分析时应特别注意可能影响结果的各个因素。

异常值和特殊的变量对聚类有较大影响当分类变量的测量尺度不一致时,需要事先做标准化处理。

当然,聚类分析不能做的事情是:自动发现和告诉你应该分成多少个类——属于非监督类分析方法期望能很清楚的找到大致相等的类或细分市场是不现实的;样本聚类,变量之间的关系需要研究者决定;不会自动给出一个最佳聚类结果;我这里提到的聚类分析主要是谱系聚类(hierarchical clustering)和快速聚类(K-means)、两阶段聚类(Two-Step);根据聚类变量得到的描述两个个体间(或变量间)的对应程度或联系紧密程度的度量。

可以用两种方式来测量:1、采用描述个体对(变量对)之间的接近程度的指标,例如“距离”,“距离”越小的个体(变量)越具有相似性。

2、采用表示相似程度的指标,例如“相关系数”,“相关系数”越大的个体(变量)越具有相似性。

《多元统计分析》第三章聚类分析

《多元统计分析》第三章聚类分析

图像处理
聚类分析可用于图像分割、目 标检测等任务,提高图像处理 的效率和准确性。
社交网络
通过聚类分析,可以发现社交 网络中的社区结构,揭示用户 之间的关联和互动模式。
聚类分析的常用方法
K-均值聚类
一种迭代算法,通过最小化每个簇内对象与簇质 心的距离之和来实现聚类。需要预先指定簇的数 量K。
DBSCAN
感谢聆听
聚类结果的优化方法
层次聚类法
通过不断合并或分裂簇来优化聚类结果,可以灵活处理不同形状 和大小的簇,但计算复杂度较高。
基于密度的聚类法
通过寻找被低密度区域分隔的高密度区域来形成簇,可以发现任意 形状的簇,但对参数敏感。
基于网格的聚类法
将数据空间划分为网格单元,然后在网格单元上进行聚类,处理速 度较快,但聚类精度受网格粒度影响。
一种基于密度的聚类方法,通过寻找被低密度区 域分隔的高密度区域来实现聚类。可以识别任意 形状的簇,且对噪声数据具有较强的鲁棒性。
层次聚类
通过计算对象之间的距离,逐步将数据集构建成 一个层次结构的聚类树。可以分为凝聚法和分裂 法两种。
谱聚类
利用图论中的谱理论进行聚类分析,将数据集中 的对象表示为图中的节点,节点之间的相似度表 示为边的权重。通过求解图的拉普拉斯矩阵的特 征向量来实现聚类。
药物发现
通过对化合物库进行聚类分析,研究人员可以发现具有相 似化学结构和生物活性的化合物,从而加速新药的发现和 开发过程。
生物信息学
在基因表达谱、蛋白质互作网络等生物信息学研究中,聚 类分析可以帮助研究人员发现基因或蛋白质之间的功能模 块和调控网络。
在社交网络中的应用案例
社区发现
聚类分析可用于识别社交网络中的社区结构,即具有相似兴趣、行为或属性的用户群体。 这有助于社交网络运营商为用户提供更加个性化的推荐和服务。

多元统计分析--聚类分析

多元统计分析--聚类分析
为了研究亚洲国家的经济发展水平和文化教育水
平,以便于对亚洲国家进行分类研究,这里我们 进行聚类分析(在World95.sav数据中筛选出亚洲 国家,使用Data→Select Cases→If condition is satisfied中选入region=3)。 详细步骤如下:
(1) 打开数据。使用菜单中File→Open命令,然后 选中要分析的数据World95.sav。
多元统计分析--聚类分析
2021/7/11
多元统计分析
何晓群
中国人民大学出版社
2021/7/11
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
2
第三章 聚类分析
• §3.1 • §3.2 • §3.3 • §3.4 • §3.5 • §3.6 • §3.7 • §3.8
聚类分析的思想 相似性度量 类和类的特征 系统聚类法 模糊聚类分析 K-均值聚类和有序样本聚类 计算步骤与上机实现 社会经济案例研究
38
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§3.7.3 计算步骤与上机实践 模糊聚类法
继续使用上面的例子,希望将亚洲国家或地区 分成3类进行分析研究。这里我们使用SPlus2000软件。
(略)
2021/7/11
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
39
目录 上页 下页 返回 结束
§3.8 社会经济案例研究
2021/7/11
2021/7/11
中国人民大学六西格玛质量管理研
§3.7 计算步骤与上机实践
本书以SPSS15.0软件来说明前面讲述的几种 聚类法的实现过程。具体步骤如下:
*分析所需要研究的问题,确定聚类分析所需 要的多元变量;
*选择对样品聚类还是对指标聚类; *选择合适的聚类方法; *选择所需的输出结果。 我们将实现过程用逻辑框图表示为图3.8。
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0 A ( x) 1
当x A时 当x A 时
2. 集合的表示方法
集合的表示方法有多种多样。就给定的集合来讲,一般
有三种表达形式:
(1)列举法 指把集合中的所有元素一一列举出来的方
法。如A={1,2,3,4}, B={b1,b2,b3}等。 (2)趋势法 这种表达方法仅适用于集合中元素的排列
具有某种规律性,此时只需列举出有限个元素,其余元素可 用省略号“……”表示。例如:A={…,-1,0,1,2,…} B={a1 , a2 , … , an}
(3)描述法
又称谓语语句法,这是一种广泛应用的
集合表示方法。其一般表达式如下 A={x|p(x)}
式中:x-表示集合元素;
p(x)-作为谓语,用以说明x是什么,或在什么范围内变化。 例如:
n
n
当A1=A2=…=An时,
i1
A i | A |n

关系集
研究直积集的根本目的,就是为了进一步研
D2
D2
其中 叫二维笛卡空间,也即是说,若X取全体实数集 合,则其直幂集代表平面上全部点的集合。
3. 推广 以上我们研究的是两个集合的直积集问题,其中有序对叫 有序二元。那么,我们完全可以仿照这种思路,把直积集的概
念推广到几个集合。
设已知 A1 A2 A n 个非空集合,则A 1 到A 2 , 2 到A 3 … A 的直积集记成 A i
亮与不亮则表示逻辑或(∨)的取值。
P
Q
P Q
图 3-1 开关串联电路
P Q
P Q
图 3-2 开关并联电路
4.条件语句 条件语句是表示逻辑变量之间,或等式之间相互因果关 系的一种表达形式,分为单向条件语句和双向条件语句。 (1)单向条件语句记成“PQ”,读作有P必有Q。 若P为T,且有Q为T,则单向条件语句成立,PQ=T; 反之若P为T,而Q为F,则条件语句不成立,PQ=F。 (2)双向条件语句记成“PQ”,读作有P必有Q, 有Q必有P。若P为T(F),且有Q为T(F),则双向条 件语句成立,PQ=T;若P为T(F),而Q为F(T),则
第三章 聚类分析
第一节 集合论基础 第二节 模糊集合的基本知识 第三节 模糊聚类分析 第四节 动态聚类分析
第五节 系统聚类分析
第一节 集合论基础
集合论是进行系统分析的重要理论基础。 尤其是其中许多概念,方法等,在系统分析 中有哲广泛的应用。因此介绍有关集合论的 基础知识,对深刻理解和掌握系统工程的基 本理论和方法有着重要意义。
A={x|1≤ x ≤2}
这里p(x)是说明集合A的元素是由〔1,2〕闭区间全
体实数组成的。又如:
A { x i i 1,2, , n}
此集合与 A { x1 , x 2 ,, x n } 完全等价。
3. 集合的包含与相等
包含关系是用来描述集合与集合之间关系的一种表示方法。 设有A、B二集,如果属于A的元素全部属于B,则A称作B 的一个子集,或说集B包含集A,记成A B,或BA。其数 学描述如下:
条件语句不成立,PQ=F。 同样,条件语句的物理意义也可用真值表说明,见表3 -2。
表 3-2 条件语句真值表
P T T F F
Q T F T F
单向条件语句 P Q
双向条件语句 P Q
T F F T
T F F T
5.量词 在数学描述式中,特别是在集合论 中,经常用到下面两个量词: (1)万有量词,可读成“全部”、 “所有”、“一切”…。如 x j , x A ∈ 0 等。 x A x B (2)存在量词,可读成“总有”、 A B x x “至少有”…。如 ,读成至 少一个 属于 ,而 不属于 。

1. 集合与元素
普通集合的基本概念
当我们把一群确定的事物当作整体来考察时,则该整体就 叫作集合,或简称集。例如某学校的全体教职员工可视为一个 集合;全体教职员工、教学实验设备等也可视为一个集合,习 惯上,我们常用大写字母A、B、C、D…表示集合,集合中 的每一个具体事物叫做这个集合的元素(或简称元),并用大 括号括起来,以表示是一个整体。集合的元素一般用小写字母 a、b、c、d…来表示。例如已知集合A为
实例:
例1:已知 A a1 , a 2 , B b1 , b2 , b3 ,求A到B的直积 集。 解:A×B={(a,b)|a∈A∧b∈B,且a,b取遍A,B的一切 元} a1 , b1 , a1 , b 2 , a1 , b 3 , a 2 , b1 , a 2 , b 2 , a 2 , b 3 例2:已知Y =YX 2 Y 2 X Y X X ={-∞<x,y<∞},求直积集。 解: x , y | x. y
所以
三 直积集
顾名思言,直积集可表面理解成两个以上 集合直接相乘而得到的集合。但事实并非完全 如此。直积集又叫序集,它是建立在有序对概 念基础上而定义的新集合,这也是它与普通集 合的本质区别所在。为了给出直积集的一般定 义。我们需首先介绍有序对的概念。
1. 有序对 在解析几何中我们知道,可用一对有顺序的实数(x,y) 来表示平面座标上的一个点。某中规定x所在位置叫第一座标, 代表在x轴上的取值;y所在位置叫第二座标,代表在y轴上 的取值。显然,#!&随着x,y的不同取值,便对应着平面上不同 的 点 , 并 且 一 般 情 况 下 , (x,y)≠(y,x) 如 图 3 - 3 所 示 , (3,1)≠(1,3),(-1,3)≠(3,-1),(-2,2)≠(2,-2)等等。这说 明,有序对引入了位序的概念,而普通集合则与元素排列顺序 无关,如{1,2}={2,1}。 两个有序对,只有当它们的第一座标和第二座标分别相等 时,才认为它们是相等的,即 (a,b)=(p,q)a=p∧b=q
当P、Q同时为T时,P∧Q为T,否则为假(F)。对逻辑
或(∨)来讲,则P与Q至少有一个为T,P∨Q为T,否则 为(F)。 对真值表的理解,从简单的开关电路中看的更为清楚。 设P、Q代表两个电源开关,开关关上为T,打开为F。电路
的灯泡则代表逻辑与(∧)和逻辑或(∨),电灯泡亮为T,
不亮为F。显然,图3-1开关串联电路中的灯泡亮与不亮则 表示逻辑与(∧)的取值,图3-2的开关并联电路中的灯泡
一 几个逻辑运算符号
为更好理解下面介绍的有关集合论的基本知识, 先介绍几个常用的逻辑运算符号的物理意义。 1.逻辑非(NOT)记作“” ; 2.逻辑与(AND)记作“∧” ; 3.逻辑或(OR)记作“∨” 。
以上三个运算符号被广泛应用。下面用 真值表来说明它们的物理意义。 设 P、Q 为两个逻辑变量 其取值为:
A={a1 , a2 , … , an}
说明集合A中含有n个元素。我们又定义集合中元素的个数叫集 合的势或基数,记|A|=n。
当集合中的元素为有限个时,叫有限集合,集 合中的元素为无限时叫无限集合。 元素与集合的关系不是属于关系就是不属于关 系,二者必居其一。 若a是集合A的一个元素,即a属于A,记为 a∈A,若a不是集合A的一个元素,即a不属 于A,记为aA。 上述元素与集合的关系可用特征函数来描述, 即
注意:对于两个相等的集合还有以下两个 性质: (1)重复元素没有意义,即 A={1,2,2,4}={1,2,4} (2)同一集合不同表达形式当然相等。例 如: A={x|x(x-1)=0},B={0,1} 则A=B。
4. 几个重要集合 (1)空集Φ 指不含有任何元素的集合。其表达式如下: Φ ={x|P(x)∧P(x)} 式中谓语 P(x)∧P(x)说明既满足 P (x),又满足 P (x)的 元素是不存在的。因为P(x)为T,P(x)为F,显然这样的x是 不存在的,故为空集。 (2)单元素集 只含有一个元素的集合叫单元素集,如{a}, {b}…等。单元素集与单元素是两个完全不同的概念。如“学生” 做为集合的一个元素,可能是男学生,女学生,也可能是若干 个学生,而{学生},则表示学生的全体。 (3)全集U 指由论域全体元素组成的集合叫全集,一般记 成U 。其表达式为: U ={x|P(x)∨P(x)} 式中的谓语P(x)∨ P(x)与并运算等价。意指满足P(x)和 不满足P(x)都是集合的元素。
A B x A x B y B 不一定y A 一个集合A称为B的真子集,则A与B的关系叫真包含关 系,记成AB。其数学描述如下:
A B x A x B y B y A 例如:A={a,b},B={a,b,c},则有AB。 根据包含关系,我们可定义两个集合相等的关系式,即 (3-3) A B A BB A 如果两个集合存在着包含关系的话,不是相等关系,就 是真包含关系。(3-3)式则是全面反映了这两种关系。



A n a 1 , b 2 , a n A n ,a 1 ,a 2 , A n


根据上面的例子,我们归纳给出求幂集势的一般公式如下 | A 1 | 1, | P A 1 | 21 2 因为
| A 2 | 2, | P A 2 | 22 4 | P A 3 | 23 8 | P A n | 2n | A 3 | 3, |An | n ,
(-1,3) (-2,2)
y
(1,3)
(3,1)
x
(3,-1) (2,-1)
图 3-3 直角坐标系
2. 直积集
设 A 、 B 为任意两个非空集合,则由 A 、 B 中的全体元 素组成的有序对(a,b)叫做 A 到 B 的直积集,记为 A × B,即 A × B ={(a,b)|a∈ A ∧b∈ B ,且a,b取遍 A 、 B 中 的一切元} 式中(a,b)又叫有序二元,并且a位于第一座标, b位于第二座标。 如果第一座标取自B的一切元,第二座标取自A的一切 元,则全体有序对(b,a)组成的直积集叫 B 到 A 的直积 集,记成B×A,即 B × A ={(b,a)|b∈B∧a∈A ,且b,a取遍 B , A 的一 切元} 根据有序对的定义,显然有A×B≠B×A 如果A=B,则有A×B=B×A=A2=B2 此时A2(B2)叫集上直积集,又叫直幂集。
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