如何确定聚类算法中的类别个数 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，希望对你有帮助。
遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码范例 function[BESTX，BESTY，ALLX，ALLY]=GAFCM(K，N，Pm，LB，UB，D，c，m)%此函数实现遗传算法，用于模糊C－均值聚类%输入参数列表%K 迭代次数%N 种群规模，要求是偶数%Pm 变异概率%LB 。
什么是聚类分析？聚类算法有哪几种 聚类分析是分类算法中的一种，是无监督的，不需要训练。聚类算法分为：硬聚类算法和软聚类算法，硬聚类中最经典的是K均值聚类算法，就是大家所说的K-means算法，软聚类算法中最经典的是模糊C均值聚类算法，就是FCM。后续的一些聚类算法都是在这两种上改进的
为什么用聚类分析分类结果不好 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将。
模糊聚类分析方法与聚类分析法有哪些优点？ 模糊聚类（FCM）是聚类分析方法中的一种，是模糊数学融入K-means，对其进行改进。一般的划分算法，如K-means，是把数据划分到不相交的类中的。即每个数据通过计算最终都将属于一个且唯一一个聚类。然而客观世界中大量存在着界限并不分明的聚类问题。模糊聚类扩展了传统聚类的思想。FCM考虑一个靠近两个类边界的对象，它离其中的一个稍微近一些，如果对每一个对象和每一个类赋予一个权值，指明该对象属于该簇的程度(被称为隶属度)，通过使用隶属，使得可以把每一个数据分配给所有的聚类，不同于传统的聚类方法，模糊聚类的结果使得每个数据最终可能属于多个聚类，每个数据对每个聚类分配一个隶属度。聚类的结果可以表示为一个模糊矩阵。实际上，就是为提高聚类的分类效果的一种改进方法。另外，聚类分析的优势是通过树立的角度对数据做智能划分，免去人工划分的痛苦。同时，一个对象由若干种不同性质的属性构成，通过聚类进行分类，为人们做决策提供参考。
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。
硬聚类与软聚类的区别
数学建模中的分类方法除了聚类、模糊聚类还有什么
