模糊聚类分析例子

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1. 模糊聚类分析模型

环境区域的污染情况由污染物在4个要素中的含量超标程度来衡量。设这5个环境区域的污染数据为1x =(80, 10, 6, 2), 2x =(50, 1, 6, 4), 3x =(90, 6, 4, 6), 4x =(40, 5, 7, 3), 5x =(10, 1, 2, 4). 试用模糊传递闭包法对X 进行分类。 解 :

由题设知特性指标矩阵为: *

80106250164906464057310124X ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦

数据规格化:最大规格化'

ij ij

j

x x M =

其中: 12max(,,...,)j j j nj M x x x =

00.8910.860.330.560.1

0.860.671

0.60.5710.440.510.50.11

0.1

0.290.67X ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥

⎢⎥⎢⎥⎣⎦

构造模糊相似矩阵: 采用最大最小法来构造模糊相似矩阵55()ij R r ⨯=,

1

0.540.620.630.240.5410.550.700.530.62

0.5510.560.370.630.700.5610.380.240.530.370.381R ⎡⎤

⎢⎥⎢

⎥⎢⎥=⎢⎥

⎢⎥⎢⎥⎣⎦

利用平方自合成方法求传递闭包t (R )

依次计算248,,R R R , 由于84R R =,所以4()t R R =

2

10.630.620.630.530.6310.560.700.530.62

0.5610.620.530.630.700.6210.530.530.530.530.531R ⎡⎤

⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥

⎢⎥⎢⎥⎣⎦,

4

10.630.620.630.530.6310.620.700.530.62

0.6210.620.530.630.700.6210.530.53

0.530.530.531R ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥

⎢⎥⎢⎥⎣⎦

=8R

选取适当的置信水平值[0,1]λ∈, 按λ截矩阵进行动态聚类。把()t R 中的元素从大到小的顺序编排如下: 1>0.70>0.63>062>053. 依次取λ=1, 0.70, 0.63, 062, 053,得

11

000001000()0

010*******

0001t R ⎡⎤⎢⎥⎢

⎢⎥=⎢⎥

⎢⎥⎢⎥⎣⎦,此时X 被分为5类:{1x },{2x },{3x },{4x },{5x }

0.7

1000001010()001000101000001t R ⎡⎤⎢⎥⎢⎥

⎢⎥=⎢⎥

⎢⎥⎢⎥⎣⎦,此时X 被分为4类:{1x },{2x ,4x },{3x },{5x }

0.63

1101011010()001001101000001t R ⎡⎤⎢⎥⎢⎥

⎢⎥=⎢⎥

⎢⎥⎢⎥⎣⎦,此时X 被分为3类:{1x ,2x ,4x },{3x },{5x }

0.62

1111011110()11110111100

0001t R ⎡⎤⎢⎥⎢⎥

⎢⎥=⎢⎥

⎢⎥⎢⎥⎣⎦

,此时X 被分为2类:{1x ,2x ,4x ,3x },{5x }

0.53

1111111111()111111*********t R ⎡⎤

⎢⎥⎢⎥

⎢⎥=⎢⎥

⎢⎥⎢⎥⎣⎦

,此时X 被分为1类:{12345,,,,x x x x x }

Matlab 程序如下: %数据规格化MATLAB 程序

a=[80 10 6 2 50 1 6 4 90 6 4 6 40 5 7 3 10 1 2 4]; mu=max(a) for i=1:5 for j=1:4

r(i,j)=a(i,j)/mu(j); end end r

%采用最大最小法构造相似矩阵

r=[0.8889 1.0000 0.8571 0.3333 0.5556 0.1000 0.8571 0.6667 1.0000 0.6000 0.5714 1.0000 0.4444 0.5000 1.0000 0.5000 0.1111 0.1000 0.2857 0.6667]; b=r'; for i=1:5 for j=1:5

R(i,j)=sum(min([r(i,:);b(:,j)']))/sum(max([r(i,:);b(:,j)'])); end end R

%利用平方自合成方法求传递闭包t (R ) 矩阵合成的MATLAB 函数

function rhat=hech(r); n=length(r); for i=1:n for j=1:n

rhat(i,j)=max(min([r(i,:);r(:,j)'])); end end

求模糊等价矩阵和聚类的程序

R=[ 1.0000 0.5409 0.6206 0.6299 0.2432 0.5409 1.0000 0.5478 0.6985 0.5339 0.6206 0.5478 1.0000 0.5599 0.3669 0.6299 0.6985 0.5599 1.0000 0.3818 0.2432 0.5339 0.3669 0.3818 1.0000]; R1=hech (R) R2=hech (R1) R3=hech (R2) bh=zeros(5); bh(find(R2>0.7))=1

2. 模糊综合评判模型

某烟草公司对某部门员工进行的年终评定,关于考核的具体操作过程,以对一名员工的考核为例。如下表所示,根据该部门工作人员的工作性质,将18个指标分成工作绩效(1U )、工作态度(2U )、工作能力(3U )和学习成长(4U )这4各子因素集。

员工考核指标体系及考核表

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