模糊聚类分析

模糊聚类的一般步骤是： (1) 数据规格化：采用最大值规格化, 作变换 (2) 构造模糊相似矩阵：采用最大最小法来构造模糊相似矩阵R (3) 利用平方自合成方法求传递闭包t®：依次计算R2, R4, R8…直到Rn=R2n,则Rn为所求 (4) 选取适当的置信水平值λ属于[0, 1], 按λ截矩阵t®λ 进行动态聚类 。把t®中的元素从大到小的顺序编排 (5) 绘制聚类图 下面的代码要实现的是步骤2-4，已知模糊相似矩阵，利用利用平方自合成方法求传递闭包再通过取截矩阵动态聚类，数据规格化暂不考虑， 重点：！！！我实现不了编排，太难了，有大佬能实现吗感激不尽，绘图就算了没必要。 代码在最后 下面是课件例子，已知此模糊相似矩阵，对其进行聚类 # include <cstdio> # include <algorithm> //#include<cstring> //#include<cmath> # include <iostream> using namespace std ; // double min ( double a , double b ) { if ( a <= b ) return a ; else return b ; } bool cmp ( double a , double b ) { return a > b ; } int main ( ) { int n

聚类作为一种重要的人类行为，早在还提时代，一个人就通过不断的改进下意识中的聚类模式类学会如何区分家猫、家狗等等动植物。目前，聚类方法也在许多领域都得到了广泛的研究和成功应用。常见的如：模式识别、数据分析、图像处理、市场研究以及文档分析等。 聚类原理： 聚类就是按照某个特定的标准（最常见的如距离）把一个数据集分割成不同的类或者簇，从而使得同一个簇类的数据对象的相似性尽可能的最大，同时不同簇中的数据对象之间的差异尽可能的最大。 1.聚类算法的分类 目前，有着大量的聚类算法[3]。但对于具体的应用，聚类算法的选择要根据数据类型以及聚类的目的进行适当的选择。如果聚类分析被用作描述或者探查的工具，可以对too那样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。 聚类算法主要可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网络的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的方法。如：划分法中的k-means[7]聚类方法、层次聚类方法中凝聚性层次聚类方法、基于模型方法中的神经网络聚类方法等。 目前，聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广发的一个分支。模糊聚类通过隶属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是讲一个数据对象硬性的归为某一个簇中。目前已经有很多关于模糊聚类的算法被提出

概述 数据挖掘常又被称为价值发现或者是数据勘探，一般是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种大量数据的高级处理方式。 常用的数据挖掘算法分为四大类：聚类、分类、关联以及推荐算法。另外还有一个预处理：降维算法 聚类算法 聚类是在一群未知类别标号的样本上，用某种算法将他们分成若干类别，这是一种无监督学习。其主要研究数据间逻辑上或物理上的相互关系。由聚类所组成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此类似，与其他簇中的对象相异。其分析结果不仅可以揭示数据间的内在联系与区别，还可以为进一步的数据分析与知识发现提供重要依据。聚类算法的聚类效果如图所示 常用的聚类算法由k-means聚类算法、Canopy 聚类算法、FCM（Fuzzy C-Means，模糊C 均值）聚类算法、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）聚类算法、LDA（Latent Dirichlet Allocation，隐含狄利克雷分配）算法、层次聚类算法、基于EM（Expectation-Maximization，最大期望）的聚类算法等。以下将对上述聚类算法从算法的简介

　　　　　　　　　　　　　　　　　　模糊聚类 模糊聚类与K-means算法有异曲同工之妙，两者各有优劣势，K-means算法的介绍连接：https://www.cnblogs.com/bokeyuancj/p/11460883.html 基本概念： 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法，使用微积分计算技术求最优代价函数，在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数，为此要假定合适的模型，模糊聚类算法的向量可以同时属于多个聚类，从而摆脱上述问题。 模糊聚类分析算法大致可分为三类 （1）分类数不定，根据不同要求对事物进行动态聚类，此类方法是基于模糊等价矩阵聚类的，称为模糊等价矩阵动态聚类分析法。 （2）分类数给定，寻找出对事物的最佳分析方案，此类方法是基于目标函数聚类的，称为模糊C均值聚类。 （3）在摄动有意义的情况下，根据模糊相似矩阵聚类，此类方法称为基于摄动的模糊聚类分析法