文档介绍：南京理工大学硕士学位论文模糊聚类算法的研究与实现姓名:王晟申请学位级别:硕士专业:模式识别与智能系统指导教师:叶有培20060501南京理工大学硕士学位论文模糊聚类算法的研究与实现摘要聚类就是按照事物间的相似性进行区分和分类的过程,在这一过程中没有教师指导,因此是一种无监督的分类。聚类分析则是用数学方法研究和处理所给定对象的分类。传统的聚类分析是一种硬划分,它把每个待辨识的对象严格地划分到某个类中,具有非此即彼的性质,因此这种分类的类别界限是分明的。而实际上大多数对象并没有严格的属性,它们在性态和类属方面存在着中介性,适合进行软划分。Zadeh提出的模糊集理论为这种软划分提供了有力的分析工具,人们开始用模糊的方法来处理聚类问题,并称之为模糊聚类分析。模糊聚类分析算法的一般包括三个步骤:第一步:数据标准化;第二步:建立模糊相似矩阵:第三步:聚类。本文对模糊聚类分析中的两种算法进行研究并给出实验结果。然后分析等价传递闭包法,针对传递闭包法的不足之处,结合等价矩阵的性质,并利用最优等价矩阵的概念,给出了一个新的模糊聚类分析算法,即:近似最优等价矩阵法。最后,利用v13语言实现了一个模糊聚类分析算法,并通过实际数据加以验证。关键字:模糊集合,模糊聚类分析,模糊等价矩阵,传递闭包南京理工大学硕士学位论_戈模糊聚类算法的铲究与实现AbstractThispaperwillillustrate“clusteringanalysis”。SOitisanon—supervisedclassification.“Clusteringanalysis”::their1imitisvague,,,andcallit“fuzzyclusteringanalysis”.“Fuzzyclusteringanalysis”:thesecondiStoestablishfuzzysimilarmatrix:“transitiveclosure”arithmericthroughtwoprocedures:first,prehendingcharacteristicofthetransitireclosurearithmetictoanalyzeitsdefect:“optimalfuzzyequivalentmatrix”.“approximateoptimalequivalentmatrix”,:fuzzyset,fuzzyclusteringanalysis,fuzzyequivalentmatrix,transitiveclosure声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果,尽我所知,在本学位论文中,,也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而