模糊聚类分析在统计分类中的应用ppt课件.ppt
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1、模糊聚类分析在统计分类中的应用,2022/11/22,1,聚类分析有普通聚类与模糊聚类两类方法。普通聚类是建立在普通等价关系的基础上的一种严格的分类,它要求被分类集合中的任意两个元素要么等价,要么不等价,分类是硬性的。事实上,有许多事物相互间的有些关系是模糊的,按普通聚类往往难以实现分类目的。模糊聚类是建立在模糊等价关系基础上的,这种等价关系并不要求被分类集合中的任意两个元素是否等价,两者之间的关系是具有弹性的。例如,以某个家庭中的成员为论域X,令R表示“相貌相似”,显然R是X上的一个模糊关系,因此按相貌相似对家庭成员进行分类具有一定的弹性。,一、普通聚类与模糊聚类,2022/11/22,2,
2、模糊聚类是利用集合X上元素间的模糊关系将X中的元素进行分类。其基本原理如下:设分类的集合为 ,对X中每一个元素 采用 个统计指标进行分类,即有: 第一步:将每个元素的各项统计指标值进行标准化处理。标准化处理的方法很多,常用的有极值标准化公式:,二、模糊聚类的基本原理,2022/11/22,3,第二步:确定各元素之间的相似关系,即建立X上的相似关系矩阵:上式中的 ,表示元素 与元素 之间的相似程度。这种关系的度量方法有许多,如欧式距离法、数量积法、夹角余弦法、相关系数法、指数相似系数法、非参数方法、最大最小法、算数平均最小法、几何平均最小法等等。第三步:进行聚类。有两种方法。,二、模糊聚类的基本
3、原理,2022/11/22,4,此步称为标定,进行模糊聚类必须使用模糊等价关系矩阵。在有些问题中,通过标定得到的模糊相似关系矩阵R是进行模糊聚类的基础依据。但它必须同时满足自反性、对称性与传递性。如果一个模糊相似关系矩阵同时具有满足这三个性质,就成为模糊等价关系矩阵。自反性要求主对角线上的元素为1,即 对称性要求主对角线上下元素均对称,即传递性要求 ,K为一正整数。总存在该正整数使前式成立, 具有传递性。,三、模糊相似关系与模糊等价关系,2022/11/22,5,以模糊综合评判之案例中的数据,按企业经济效益好坏对六个企业进行聚类分析。首先,对统计指标进行标准化处理,本案例采用极值标准化处理方法
4、得:,四、模糊聚类分析案例,2022/11/22,6,其次,根据标准化数值建立分类元素之间的模糊相似关系矩阵R。本案例采用夹角余弦法计算模糊相似关系矩阵中的元素,夹角余弦法是计算公式为:其中, 分别表示第个企业与第个企业的第项统计指标, 表示两个企业在 项经济效益指标上的相似程度。,四、模糊聚类分析案例,2022/11/22,7,将标准化数据代入上式,可得六个企业在八项经济效益指标上的模糊相似关系矩阵:显然,该模糊相似关系矩阵具有自反性、对称性,但是否具有传递性,还需进行检验。,四、模糊聚类分析案例,2022/11/22,8,首先检验 是否成立:上述模糊关系合成使用的是逻辑乘与逻辑加算子,发现
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