基于聚类有效性指标的模糊分类评价问题研究

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时间:2019-03-03

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1、万方数据浙江工懿大学硕士论义基于聚类有效性指标的模糊分类评价问题研究摘要近些年,综台评徐技术麓理论及实诞研究都有了很大的发震,各糟评价方法不断推陈出新。事实上,在多指标综合评价孛,掇多被评价对象某一方面的价值水平本身就是模糊的。而模糊综合评价方法作为综合评徐法孛不可或缺船一部分,在多指标综合评价中露益发挥着不可替代的{乍用尊事实上,模糊综合评价霹竣分为模糊豢§序评价鹣模糊分类评价,而模糊分类评价主要是指模糊聚类和模式识别两类。随着大数据时代熬到来,聚类分折痒为数据挖掘技术中一耱有效的工具,在实际应黑中受烈了人们的广泛关注

2、。由于聚类分析是一种秃师分类,在对数据集进行聚类分析时事先对数据结构~无所知。所以,对聚粪维票进行有效性检验耱评赞是毖不可少薛过程。逶过聚类有效性分析,不仪可以判麟聚类结果是否有效,还能得到最娃聚类维果。本文对模糊聚类嚣誊效毪进行了深入鼹研究,并置在现有酶模糊分类有效性指标的基础上,重新定义了一种新的类态紧凑度与类阕分离度,以紧凑度和分离度之比构建了一个新的模糊聚类有效性指标。本文麸理论上谨翳了该有效幢指标放本囊上克服了Xie帮Beni所提如的有效性指标‰的两个缺陷尊势且对豁的有效性指标进行了仿真实验,采用三组随机生成的

3、高斯随机数据以及八组来自UCI数据库的著万方数据真实数据对该有效性指标进行可靠性检验。并且将该有效性指标与其链五个现有鳇有效性指标进行毖较。经实验发溪,本文新提逸麓有效性指标相较于其他五个有效性指标能够较准确地得到数据集的最佳聚类数,从而也说明了该新的有效性指标的优越性。由于现有戆模糊蒙类有效健指标都各有优势,又各有弱袋性,有效性指标的构建并不是一劳永逸的。同时,在面对众多复杂的模糊聚类算法时,就会面冁~个选择问题。因此,本文提出了一种模颧聚类组合评徐算法,鞫建了多个摸凝聚类算法翻多个模糊蒙粪有效性摆标进行组合评价模型,

4、将各对组合算法的结果进行加权求和。并且通过机器加权投票数的方法选择出票数最高的为最佳聚粪数。豳予上述缀合评翁方法涉及多个摸赣聚类算法,巍了更加直溪的了解上述组合评价方法的有效性,本文将上述模型简化为单个模糊聚类算法与多个模糊聚类有效性指标的维合评价模型。并且黻模糊e均僮聚类算法FCM戮及vpc、%霪、爹如s、玫嚣、磁和琢雠这六个摸糊聚类毒效性撂标必例,通过仿真实验来验证模糊分类组合评价算法的有效性与可靠性。从而,在一定程度上也说明了该组合评价模型的有效性与可靠性夸阕对,炎了进一步研究薪熬摸糨分类有效性指拣越及模糊分类组合

5、评价方法的有效性与可靠性,对浙江省l1个地市的经济发展水平迸行模糊分类评价。关键词:模糊分类评价;有效性指标;模糊分类缀台评价模型;仿真实验;祝器龆投投票珏万方数据浙江工髓大学硕士论文THEFUZZYCLASSlFICATl

6、DNEVALUATl0NRESEARCHBASEDONCLUSTERlNGVAt.10lTYlNDEXABSTRACTInrecentyears,thetheoryandempiricalresearchofcomprehensiveevaluationtechnologyhavetheverybi

7、gdevelopment,andvariousevaluationmethodsgetridofthestaleandbri鸳forththefresh。Infact,inthemulti—indexcomprehensiveevaluation,theindexofmanyevaluationobjectsitselfisfUZZywAsallintegralpartofcomprehensiveevaluationmethod,the.fuzzycomprehensiveevaluationmethodplaysal

8、lirreplaceableroleincreasinglyinthemulti-indexcomprehensiveevaluation。Infact,thefuzzycomprehensiveevaluationcallbedividedintofuzzysortingevaluationandfuzzyclassificationevaluation,andfuzzyclassificationevaluationmainlyreferstotwocategories,fuzzyclusteringandpatte

9、rnrecognition.Withtheadventofthebigdataage,clusteranalysishasreceivedthewidespreadattentioninthepracticalapplicationasaneffectivetoolinHI万方数据浙江工商大学硕士论文datamini

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