模糊聚类分析(kmeans聚类分析实例)
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模糊聚类分析(kmeans聚类分析实例)
1、模糊划分矩阵有无穷多个,这种模糊划分矩阵的全体称为模糊划分空间。
2、最优分类的标准是样本与聚类中心的距离平方和最小。
3、因为一个样本是按不同的隶属度属于各类的,所以应同时考虑它与每一类的聚类中心的距离。
4、逐步聚类法需要反复迭代计算,计算工作量很大,要在电子计算机上进行。
5、算出最优模糊划分矩阵后,还必须求得相应的常规划分。
6、此时可将得到的聚类中心存在计算机中,将样本重新逐个输入,去与每个聚类中心进行比较,与哪个聚类中心最接近就属于哪一类。
7、这种方法要预先知道分类数,如分类数不合理,就重新计算。
8、这就不如运用基于模糊等价关系的系统聚类法,但可以得到聚类中心,即各类模式样本,而这往往正是所要求的。
9、因此可用模糊等价关系所得结果作为初始分类,再通过反复迭代法求得更好的结果。
细节打败爱情 2024-05-07 16:55:22
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