关于模糊聚类法的研究及在空间信息技术中的应用
班级： 84140101
学号：2008041401017
姓名： 高 洪 亮
目 录
模糊聚类分析 3
一、简介 3
1.简要介绍 3
2.分类方法 3
1.综述 3
2.系统聚类法 2
逐步聚类法 3
2．最优分类 3
模糊聚类分析
一、简介
1.简要介绍
涉及事物之间的模糊界限时按一定要求对事物进行分类的数学方法。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。例如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。模糊聚类分析广泛应用在气象预报、地质、农业、林业等方面。通常把被聚类的事物称为样本，将被聚类的一组事物称为样本集。模糊聚类分析有两种基本方法：系统聚类法和逐步聚类法。
2.分类方法
1.综述
数据分类中，常用的分类方法有多元统计中的系统聚类法、模糊聚类分析等.在模糊聚类分析中，首先要计算模糊相似矩阵，而不同的模糊相似矩阵会产生不同的分类结果;即使采用相同的模糊相似矩阵，不同的阑值也会产生不同的分类结果.“如何确定这些分类的有效性”便成为模糊聚类和模糊 。
识别研究中的一个重要问题.文献,把有效性不满意的原因归结于数据集几何结构的不理想.但笔者认为，不同的几何结构是对实际需要的反映，我们不能排除实际需要而追求所谓的“理想几何结构”，不理想的分类不应归因于数据集的几何结构.针对同一模糊相似矩阵，文献建立了确定模糊聚类有效性的方法.用固定的显著性水平，在不同分类的F一统计量和F检验临界值的差中选最大者，即为有效分类.但是，当显著性水平变化时，此方法的结果也会变化.文献引进了一种模糊划分嫡来评价模糊聚类的有效性，并人为
规定
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当两类的嫡大于一数时，此两类可合并，通过逐次合并，最终得到有效分类.此方法人为干预较多，当这个规定数不同时，也会得到不同的结果.另外这两种方法也未比较不同模糊相似矩阵的分类结果.
2.系统聚类法
系统聚类法是基于模糊等价关系的模糊聚类分析法。在经典的聚类分析方法中可用经典等价关系对样本集X进行聚类。设R是 X上的经典等价关系。对X中的两个元素x和y，若xRy或(x，y)∈R，则将x和y并为一类，否则x和y不属于同一类。相应地，可用X上的模糊等价关系对样本集X进行模糊聚类。设慒是X上的模糊等价关系，是慒 的隶属函数。对于任何α∈【0，1】，定义慒 的α截关系 Sα是X上的经典等价关系。根据Sα得到X 的一种聚类,称为在α水平上的聚类。
应用这种方法,分类的结果与α的取值大小有关。α取值越大,分的类数越多。α小到某一值时,X中的所有样本归并为一类。这种方法的优点在于可按实际需要选取α的值，以便得到恰当的分类。
系统聚类法的步骤如下：
①用数字描述样本的特征。设被聚类的样本集为 X＝{x1，…,xn}。每个样本均有p种特征,记作xi＝(xi1，…，xip)；i＝1，2，…,n；xip
表
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示描述样本xi的第p个特征的数。 ②规定样本之间的相似系数rij(0≤rij≤1；i，j＝1，…，n)。rij描述样本xi与xj之间的差异或相似的程度。rij 越接近于1,表明样本xi与xj之间的差异越小;rij 越接近于0，表明xi与xj之间的差异越大。rij可用主观评定或集体评分的方
模糊聚类分析
法规定，也可用公式计算，如采用夹角余弦法、最小最大法、算术平均最小法等。
因为rii＝1(xi与自身没有差异),rij＝rji(xi与xj之间的差异等同于xj与xi之间的差异),所以由rij(i，j＝1，…，n)可得X上的模糊相似关系。
一般，R不具备可传递性，因而R不一定是 X上的模糊等价关系。
③运用合成运算R＝R?R（或R＝R?R等）求出最接近相似关系R的模糊等价关系S＝R（或R等）。若R已是模糊等价关系，则取S＝R。
④选取适当水平α（0≤α≤1）,得到X 的一种聚类。
逐步聚类法
逐步聚类法是一种基于模糊划分的模糊聚类分析法。它是预先确定好待分类的样本应分成几类，然后按最优化原则进行再分类，经多次迭代直到分类比较合理为止。
在分类过程中可认为某个样本以某一隶属度隶属于某一类，又以另一隶属度隶属于另一类。 这样，样本就不是明确地属于或不属于某一类。若样本集有 n个样本要分成c类，则它的模糊划分矩阵为此c×n模糊划分矩阵有下列特性：①uij∈【0，1】；i＝1，…，c；j＝1,…，n。②即每一样本属于各类的隶属度之和为1。③即每一类模糊子集都不是空集。
2．最优分类
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
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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中心的距离。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。算出最优模糊划分矩阵后，还必须求得相应的常规划分。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。
这种方法要预先知道分类数，如分类数不合理，就重新计算。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。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。
一般来说，决策分析中存在着三个基本的要素：一是可供选择的
方案
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，在决策术语中称策略，它是一个多元集合，在这一集合中蕴涵着所要选定的结果。没有策略或只有一个策略的决策不构成决策分析；二是一组给定的约束条件，策略的选择与目标的追求都必须以满足约束条件为前提；三
是一个已知的效用函数，借以衡量每种策略的得失。在经典的决策中，各种数据和信息都被假定为绝对精确，目标和约束也都被严格定义并有良好的数学表示。因而理论上存在着一个分明的解空间，找出其中的最优解，使系统的综合效用达到最大，便是通常“决策”的含义。但这种精确的数据结构和严格的优化准则往往令决策者们无所适从。因为实际问题中的目标函数、约束条件等可能很难用数学形式表示得清楚，因此模糊决策方法就成为解决题的有力工具。
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