【摘 要】
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聚类算法作为一种非监督模式识别方法,被广泛运用在各个领域,然而在犹豫模糊语言环境下的聚类算法并不多见.因此,本文基于犹豫模糊语言的信息表达优势和层次K-均值聚类算法的思想,提出一种犹豫模糊语言层次K-均值聚类算法.首先,构造犹豫模糊语言决策矩阵进行层次凝聚聚类,将每一个犹豫模糊语言集各成一类,计算各类之间的距离测度,并将距离最小的两类合并和更新类中心,直至所有目标聚为一类.然后将层次凝聚聚类结果作为K-均值聚类初始类别和类中心,将每个犹豫模糊语言集归入距离最小的一类,直至类中心稳定停止迭代.
【机 构】
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同济大学 经济与管理学院,上海 200092
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聚类算法作为一种非监督模式识别方法,被广泛运用在各个领域,然而在犹豫模糊语言环境下的聚类算法并不多见.因此,本文基于犹豫模糊语言的信息表达优势和层次K-均值聚类算法的思想,提出一种犹豫模糊语言层次K-均值聚类算法.首先,构造犹豫模糊语言决策矩阵进行层次凝聚聚类,将每一个犹豫模糊语言集各成一类,计算各类之间的距离测度,并将距离最小的两类合并和更新类中心,直至所有目标聚为一类.然后将层次凝聚聚类结果作为K-均值聚类初始类别和类中心,将每个犹豫模糊语言集归入距离最小的一类,直至类中心稳定停止迭代.
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