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模糊聚类分析方法
分类伴随着模糊性，将模糊数学中有关概念与方法引进聚类分析，通过建立模糊相像关系，进而对客观事物进展分类。
〔1〕原始数据标准化
要构造模糊关系矩阵，必需对样本进展数据进展预处理，使样本数据压缩到[细心整理
模糊聚类分析方法
分类伴随着模糊性，将模糊数学中有关概念与方法引进聚类分析，通过建立模糊相像关系，进而对客观事物进展分类。
〔1〕原始数据标准化
要构造模糊关系矩阵，必需对样本进展数据进展预处理，使样本数据压缩到[0，1]闭区间内，首先求出n个样本第j个指标平均值和标准差。
 

 
原始数据标准化值为
运用极值标准化公式，将标准化数据压缩到[0，1]闭区间内
其中与分别表示中最小值和最大值。
 
〔2〕相像系数法——标定
为了建立模糊相像矩阵，引入相像系数
这里表示两个样本与之间相像程度变量，当接近于1，说明这两个样本越接近。
确定方法：
相关系数法：
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归一化互信息
表示样本表达数据在个不同表达水平发生率〔概率〕
距离法：欧氏距离
C选取适当正数，使在[0，1]区间内
 
〔3〕模糊相像矩阵——聚类
通过上述标定，得到模糊相像矩阵，反映了样本间相像关系，但它只具有自反性和对称性，不具有传递性，此时，可以通过平方法得到传递闭包，而就是论域上一个模糊等价矩阵，选择不同值，得到不同水平截集，得到动态聚类结果，生成动态聚类树。