第二节? 模糊聚类分析方法模糊聚类分析是从模糊集的观点来探讨事物的数量分类的一类方法近年来模糊聚类分析方法在地理分区与地理事物分类研究中得到了广泛地应用本节我们将主要介绍基于模糊等价关系与基于最大模糊支撑树的模糊聚类分析方法在地理分区和地理事物分类中的应用一基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法的基本思想是:由于模糊等价关上的一个普通等价关系也就得到了关于U中被
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第七讲 模糊聚类分析7.1 聚类分析的基本概念聚类就是按照一定的要求和规律对事物进行区分和分类的过程 在这一过程中没有任何关于分类的先验知识 仅靠事物间的相似性作为类属划分的准则 属于无监督分类的范畴聚类分析是指用数学的方法研究和处理给定对象的分类聚类分析是多元统计分析的一种 它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分
天水师范学院毕业论文(设计)开题报告史爱乐281020121专业信息与计算科学班级08信计一班指导教师沈永红职称讲师职务教师毕业论文(设计)类型A实验实践 B教育教法 C研究综述 D综合 E其它论文(设计)题目模糊C均值聚类算法与主成分分析方法在交通小区划分中的应用一 . 目的及意义:(目的)运用模糊聚类算法解决实际问题并将该算法程序化.(意义)交通小区划分是解决复杂的城市交通网
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=(80 10 6 2) =(50 1 6 4) =(90 6 4 6) =(40 5 7 3) =(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: 数据规格化:最大规格化其中: 构造模糊相似矩阵: 采用最大最小法来构造模糊相
综合实习报告学 院:信息科学与工程学院专 业:计算机科学与技术班 级:学 号:学生:指导教师:综合实习题目:模糊C均值聚类算法的实现2009 年 12月 14 日 模糊C均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种也是无监督模式识别的一个重要分支在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广
模糊C均值聚类算法及实现摘要:模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法本文对模糊聚类进行了概述从理论和实验方面研究了模糊c均值聚类算法并对该算法的优点及存在的问题进行了分析该算法设计简单应用范围广但仍存在容易陷入局部极值点等问题还需要进一步研究关键词:模糊c均值算法模糊聚类聚类分析Fuzzy c-Means Clustering Algorithm and ImplementationA
实验一 模糊聚类的图像分割实验目的通过模糊C-均值(FCM)聚类实现图像的分割实现4聚类的扩展算法描述每一个图像的每个像素都有一个信息值而图像处理就是对这些数值进行一定的处理FCM聚类同样也是这样进行图像分割的FCM聚类算法的目标函数为: (1-1) 和的更新等式为: (1-2)对于每一个模糊隶属度由m(1)控制模糊度的权重指
Y1龇368广东工业大学硕士学位论文基于
第41卷第2期
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