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什么是模糊聚类法
模糊聚类法
的含义
答:
模糊聚类分析一般是指根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵,并在此基础上根据一定的隶属度来确定聚类关系
,即用模糊数学的方法把样本之间的模糊关系定量的确定,从而客观且准确地进行聚类。聚类就是将数据集分成多个类或簇,使得各个类之间的数据差别应尽可能大,类内之间的数据差别应尽可能小,即为“最...
模糊聚类法
的介绍
答:
采用模糊数学语言对事物按一定的要求进行描述和分类的数学
方法
称为
模糊聚类
分析。
模糊
数学
聚类
分析
答:
模糊聚类是采用模糊数学方法
,
依据客观事物间的特征、亲疏程度和相似性,通过建立模糊相似关系对客观事物进行分类的一门多元技术
。其算法主要有传递闭包法、动态直接聚类法和最大树法等,其中动态直接聚类法计算量最少。在实际应用中必须经过数据预处理、特别是归一化等处理步骤,选取合适的模糊关系建立模糊相...
模糊聚类
分析
方法
与聚类分析法有哪些优点?
答:
模糊聚类(FCM)是聚类分析方法中的一种
,是模糊数学融入K-means,对其进行改进。一般的划分算法,如K-means,是把数据划分到不相交的类中的。即每个数据通过计算最终都将属于一个且唯一一个聚类。然而客观世界中大量存在着界限并不分明的聚类问题。模糊聚类扩展了传统聚类的思想。FCM考虑一个靠近两个类...
聚类分析和
模糊聚类
分析的区别
答:
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。
模糊聚类分析:是一种采用模糊数学语言对事物按一定的要求进行描述和分类的数学方法
。模糊聚类分析是指根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵,并在此基础上根据一定的隶属度来确定聚类关系,即用模糊数学的方法把样本之间的模 ...
什么是模糊聚类
分析?有何用途?
答:
模糊聚类
分析是根据客观事物间的特征、亲疏程度、相似性,通过建立模糊相似关系对客观事物进行聚类的分析
方法
。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。最优分类的标准是样本与聚类中心的距离平方和最小。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...
模糊聚类
分析
答:
模糊聚类
分析是一种基于模糊数学的
聚类方法
,用于处理数据集中样本间的模糊性和不确定性。模糊聚类分析不同于传统的硬聚类方法,它允许数据点以一定的隶属度属于多个聚类中心,从而能够更准确地描述实际数据中的模糊性和重叠性。在模糊聚类分析中,每个样本不再被明确地划分到某一类中,而是根据其与各类中心...
模糊聚类
分析的介绍
答:
聚类分析是数理统计中的一种多元分析
方法
,它是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系,从而客观地划分类型。事物之间的界限,有些是确切的,有些则
是模糊
的。例人群中的面貌相像程度之间的界限是模糊的,天气阴、晴之间的界限也是模糊的。当聚类涉及事物之间的模糊界限时,需运用
模糊聚类
分析方法。模糊聚类...
聚类
分析法
答:
模糊聚类法
是普通聚类方法的一种拓展,它是在聚类方法中引入模糊概念形成的。该方法评价地下水质量的主要步骤,包括数据标准化、标定和聚类3个方面(付雁鹏等,1987)。 1.数据标准化 在进行聚类过程中,由于所研究的各个变量绝对值不一样,所以直接使用原始数据进行计算就会突出绝对值大的变量,而降低绝对值小的变量作用,...
非监督分类的分类
方法
答:
模糊聚类法
。模糊分类根据是否需要先验知识也可以分为监督分类和非监督分类.。 系统聚类。这种方法是将影像中每个像元各自看作一类,计算各类间均值的相关系数矩阵,从中选择最相关的两类进行合并形成新类,并重新计算各新类间的相关系数矩阵,再将最相关的两类合并,这样继续下去,按照逐步结合的方法进行...
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