模糊聚类分析算法的改进matlab语言程序设计new

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1、第15卷第3期云南民族大学学报(自然科学版)Vol.15No.32006年7月JournalofYunnanNationalitiesUniversity(NaturalSciencesEdition)July.20063模糊聚类分析算法的改进Matlab语言程序设计许小勇(云南民族大学数学与计算机科学学院,云南昆明650031)摘要在Matlab语言环境下实现了模糊聚类分析算法,并给出了一实例.函数show的编制方便、直观地将分类结果显示在用户面前.该程序的编制为模糊聚类分析的应用提供了一种简便运算的方法.关键词模糊聚类

2、;传递闭包矩阵;Matlab【中图分类号】TP301【文献标识码】A【文章编号】1672—8513(2006)03-0196-02ProgramDesignofFuzzyClassifying-AnalysisBasedonMatlabXuXiaoyong(SchoolofMathematicsandComputerScience,YunnanNationalitiesUniversity,Kunming650031,China)Abstract:Thealgorithmoffuzzyclassifying-analysi

3、sisrealizedundertheenvironmentofMatlab.Thenanapplicationexampleisgiven.Thefunctionofshowpresentstheresultsdirectlyandconvenientlytousers.Thepro2gramiseffectiveandcansolveallkindsoffuzzyclassifying-analysisproblems.Keywords:fuzzyclassify-analysis;transitiveclosurem

4、atrix;Matlab聚类是把具有相似性质的事物区别开来,并加xi={xi1,xi2,⋯,xim},i=1,2,⋯,n由此可得到原以分类.在实际的分类问题中,事物的界限往往是模始数据矩阵.糊的,对事物的分类时就必然伴随着模糊性,因此聚x11x12⋯x1m类问题用模糊数学的方法解决更确切.模糊数学分x21x22⋯x2m析在国民经济、社会科学、自然科学中应用广泛X=.,在⋯⋯⋯⋯这些应用研究中往往会遇到大量复杂的数学计算,xn1xn2⋯xnm处理数据多、且容易出错,因此下面以文献[1]中的1.2样本数据标准化例子为例,介绍模

5、糊聚类分析算法的应用过程,并在对上述矩阵进行如下变化,将数据压缩到Matlab语言环境下,实现了模糊聚类分析算法的编[0,1]:程.xik-x€kx′ik=,其中i=1,2,⋯,n,k=1,2,⋯,1模糊聚类分析算法的基本原理和主要步骤Skn聚类分析的基本思想是用相似性尺度来衡量事m,x€=1x,k6ikni=1物之间的亲疏程度,并以此来实现分类,模糊聚类分n析的实质就是根据研究对象本身的属性来构造模糊12Sk=6(xik-x€k).矩阵,在此基础上根据一定的隶属度来确定其分类n-1i=1关系.1.3构造模糊相似矩阵1.1

6、建立原始数据矩阵根据各分类对象的不同指标的标准化数据,计设论域U={x1,x2,⋯,xn}为n个待分类的对算分类对象间的相似程度rij,建立模糊相似矩阵R,象,每个对象有m个指标表示其性质,该操作又称标定,计算标定的方法很多,主要有欧式3收稿日期:2005-12-09作者简介:许小勇(1983~),男,江西奉新人,硕士研究生,主要从事智能计算、图像处理的学习和研究.196第3期许小勇:模糊聚类分析算法的改进Matlab语言程序设计距离法、余弦夹角法、相关系数法、最大最小法、最小数可以直接显示分类结果,直观、方便,mhjlf

7、x.m是主算术平均法、最小几何平均法等,具体内容可参考文程序,主要用来调用其它函数文件,从而完成相关计献[2].以上方法究竟选用哪种,不能一概而论,视算.通过调试,得到Matlab7.0环境下模糊聚类分析问题的实际情况而定,具体原则可参考文献[3].在算法的源程序代码(略).本文的应用示例中,选用了欧式距离法,其数学模型3应用举例m2为:rij=1-c6(xik-xjk),式中:c为可使现以文献[1]中的数据为例,选取了前10个品k=10≤rij≤1的一个常数,i,j=1,2,⋯,n.种的观察数据进行模糊聚类分析.A到G表

8、示品种1.4建立模糊等价矩阵的7个性状,1~10表示品种的数目,具体内容可参根据标定所得的矩阵,只是一个模糊相似矩阵考文献[1].R,不一定具有传递性,为了进行分类,还需要将R改表110个品种的7个性状观测值3造成模糊等价矩阵R.采用平方法计算传递闭包:ABCDEFG242kRvRvRv⋯vRv⋯120

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