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模糊聚类在优化决策中的应用

张晓宇  
【摘要】:聚类是数据挖掘的一个重要分支。由于模糊聚类考虑到样本类属的中介性,把样本对于各类的隶属度由传统的0,1扩展到[0,1],更能反应现实世界,因此成为了聚类分析研究的主流,在天气预报、医学诊断和图像分割等领域得到了广泛的应用。本文从两方面介绍了模糊聚类在优化决策中的应用。一方面基于模糊关系的聚类分析法,引入直接聚类法,在层次分析法的基础上,提出了一种新的求指标权重的算法,该算法使最终得到的权重结果更加符合实际情况;另一方面,基于目标函数的聚类分析方法,引入模糊c均值聚类算法,提出了一种基于模糊聚类和测地距离的LIJE算法,该算法不仅降低了参数k的选取对实验结果的影响,还提高了算法的计算速度。


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