【摘 要】
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目前面向动态模糊数据的聚类分析研究的还比较少,为此,在动态模糊逻辑理论基础上,结合传统的聚类分析和模糊聚类分析理论,本文对面向动态模糊数据的聚类分析算法做一些尝试研
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目前面向动态模糊数据的聚类分析研究的还比较少,为此,在动态模糊逻辑理论基础上,结合传统的聚类分析和模糊聚类分析理论,本文对面向动态模糊数据的聚类分析算法做一些尝试研究,主要做了以下工作:1.研究了几类面向动态模糊数据的聚类分析算法:(1)基于动态模糊等价关系的传递闭包聚类法;(2)基于动态模糊相似关系的最大树聚类算法;(3)基于动态模糊相似布尔矩阵的聚类分析算法。2.对各种算法的优缺点进行了阐述,对基于动态模糊等价关系的传递闭包聚类法和基于动态模糊相似关系的最大树聚类算法进行了比较,用理论证明了两种聚类分析算法的等价性。3.针对传递闭包法的“失真”问题,给出了基于近似最优动态模糊等价矩阵的聚类分析算法。通过本文的研究,进一步丰富了动态模糊逻辑的研究内容,拓宽了聚类分析的范围,为对动态模糊数据进行聚类分析提供了一些方法和指导。但是相关工作还只是初步的尝试,还有很多工作需要进一步探索。
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