模糊聚类法的步骤 （1）建立模糊相似矩阵R=(sij)n×n，其中sij为相似系数，其定义可以有多种形式：夹角余弦，相关系数或距离（2）创建模糊等价矩阵R*（3）选取截取水平λ(0<；λ)，对样本进行模糊聚类
模糊聚类法？ 模糊聚类方法包括传递闭包法、最大树法、编网法、基于摄动的模糊聚类方法、模糊C-均值方法等。模糊聚类分析己广泛应用于经济学、生物学、气象学、信息科学、工程技术科学等许多领域。
模糊聚类算法为什么要求 模糊相似矩阵
模糊聚类的标准化处理有哪几种方法 常用的标准化方法有很多，但是用于模糊聚类的标准化方法要求变换后的数据在[0，1]中，其中最常用的有以下两种方法：最大值标准化法：平移—极差变换法：
模糊c-均值聚类算法的介绍 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm(FCMA)或称（FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。
请问层次聚类法与模糊聚类法有什么区别与联系？ 你的应用背景我不了解.但是感觉你好像要把样本分成三类，如果是这样的话，最好不要用层次聚类算法.层次聚类算法是不能自己指定聚类个数的，你需要用划分的聚类算法.聚类算法粗略分为两类：基于“层次的”与基于“划分”的.你说的模糊聚类算法也分很多种，最著名的也是最常用的就是模糊c均值聚类算法，它是基于“划分”的，个人感觉它应该适用于你的问题.你不需要把“层次”聚类与“划分”的或者“模糊”聚类进行结合.模糊c均值聚类本身就可以人为指定聚类个数，如果结合聚类有效性指标，也可以自动确定聚类个数.聚类有效性指标以及模糊c均值你可以查文献，上中国知网搜索，很多的，要想看具体的介绍可以搜索相关博士或者硕士论文，在里面都会介绍具体细节.模糊c均值的改进算法主要是可能性聚类算法，
模糊聚类分析方法与聚类分析法有哪些优点 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 模糊聚类分析方法，它是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而。
模糊聚类分析法和聚类分析法有什么区别，还有一种动态模糊分析法，它比模糊分析法有什么样的改进。 模糊2113聚类分析是聚类分析的一种。聚类分析按照不5261同的分4102类标准可以进行不同的分类1653。就好像人按照性别可以分成男人和女人，按照年龄可以分为老中青一样。聚类分析如果按照隶属度的取值范围可以分为两类，一类叫硬聚类算法，另一类就是模糊聚类算法。隶属度的概念是从模糊集理论里引申出来的。传统硬聚类算法隶属度只有两个值 0 和 1。也就是说一个样本只能完全属于某一个类或者完全不属于某一个类。举个例子，把温度分为两类，大于10度为热，小于或者等于10度为冷，这就是典型的“硬隶属度”概念。那么不论是5度 还是负100度都属于冷这个类，而不属于热这个类的。而模糊集里的隶属度是一个取值在[0 1]区间内的数。一个样本同时属于所有的类，但是通过隶属度的大小来区分其差异。比如5度，可能属于冷这类的隶属度值为0.7，而属于热这个类的值为0.3。这样做就比较合理，硬聚类也可以看做模糊聚类的一个特例。你说的动态模糊分析法我在文献里很少见到好像并不主流，似乎没有专门的这样一种典型聚类算法，可能是个别人根据自己需要设计并命名的一种针对模糊聚类的改进方法，这个不好说了就。我见过有把每个不同样本加权的，权值自己确定，这样就冠以“动态。
模糊聚类分析的常用分类方法 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，不同的阈值也会产生不同的分类结果.“如何确定这些分类的有效性”便成为模糊聚类的要点。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.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。
