模糊分类的方法及其应用

1、模糊分类的方法模糊分类的方法及其应用及其应用摘要：摘要： 本文总结了模糊传递闭包法、直接聚类法、最大树法以及编网法四种分类方法的基本步骤及其应用。并且通过用不同的方法对同一示例进行求解，说明并得到不同的分类方法分类结果是完全一样的。同时使读者对模糊分类的方法有一定的了解。目目 录录 1 预备知识 1.1 模糊聚类分析的定义及其方法 1.2 模糊分类的基本步骤 2 模糊传递闭包法 2.1 模糊传递闭包法的基本步骤 2.2 模糊传递闭包法的应用 3 直接聚类法的基本步骤及其应用 3.1 直接聚类法的基本步骤 3.2 直接聚类法的应用 4 最大树法（最大生成树法）的基本步骤及其应用 4.1 最大树法

2、的基本步骤 4.2 最大树法的应用 5 编网法的基本步骤及其应用 5.1 编网法的基本步骤 5.2 编网法的应用 6 总结 所谓聚类分析，就是根据事物间的不同特 佂、亲疏程度和相似性等关系，对它们进行分类的一种数学方法。它产生于地质学的若干领域，其数学基础是数理统计中的多元分析。由于在实际生活中，事物间的关系其界限往往是不明显的，即为模糊关系，所以用模糊数学方法进行聚类分析会显得更容易些，更符合实际情况，这就是模糊聚类分析具有的很强的生命力所在。 预备知识模糊分类的方法及其应用一、四种不同的方法 1、模糊传递闭包法 2、直接聚类法 3、最大树法 4、编网法 二、应用例 设表示由父、子、女、邻居

3、、母五人组成的集合，请陌生人对这五个人按相貌相像程度进行打分得到模糊相似矩阵为： ， 请用四种不同的方法对其进行模糊分类。10.80.60.10.20.810.80.20.850.60.8100.90.10.2010.10.20.850.90.11R分析分析： 通过四种方法的分类步骤，我们知道要对某一对象进行分类，首先都要将模糊相似矩阵中的所有不同的按照从大到小的顺序编排，然后在根据各个方法的分类步骤进行分类，得到最终的分类结果，然后画出其动态聚类图。 在本例中，我们将模糊相似矩阵中各个不同的元素进行从大到小的顺序进行排序，得到：然后依次按照四种不同方法的步骤进行分类可以得到分类结果为：v当

4、时，分为一类： ； v当 时，分为两类： ；v当 时，分为三类： ；v当 时，分为四类： ；v当 时，分为五类： 。10.90.850.80.60.20.100.212345uuuuu，0.20.812354uuuuu ， ， ， ， 0.80.8512354uuuuu ， ， ， ， 0.850.912354uuuuu ， ， ， ， 0.9112354uuuuu ， ， ， ， 画出其动态聚类图如下：三、注意： 在此需要指出的是，当我们应用上述四种不同方法对对象进行分类时，需要考虑不同的方法的应用环境。其中，模糊传递闭包法在分类数较少的情况下，用起来比较方便，但是当分类数较多的时候如果继续

5、用模糊传递闭包法就会比较困难了（主要为计算的时候比较麻烦）。但是如果换用其它的三种方法来分类，难度就会减少很多。尤其是用最大树法或者编网法就会容易很多。 值得提出的是当用最大树法对对象进行分类时，最大树根据选取的顶点不同，可以有多种，但是要用哪一种，就根据实际需要了。但是要注意的是，在连接最大树时，必须注意在最大树中不能够出现回路，同时也不能出现相交线。0.2 u1 u3 u2 u50.90.850.8 u4 在本文中应用最大树法进行分类时，选取了一个较为容易的最大树，即:总结 全文对分类数不确定的情况下对对象进行分类的几种方法的简单介绍，在实际情况中，还有好多种分类方法，限于个人水平，只探讨四种，不足之处，恳请批评指正。 在此，我借着这次机会，感谢我的导师惠小静老师，感谢她对我论文的悉心指导。 同时感谢和我一组的同学们，感谢他们在