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，希望对你有帮助。
模糊聚类 设定一个系数，比这个系数大的值为了。然后看每一排1所在的列数。第一排1，2，3，4，5，7，9为一类。下面相同的几排忽略，看不同的那几排。第六排，第六列是1。6自己分为一类。第八排第八个数是1。8自己分为一类
模糊聚类算法为什么要求 模糊相似矩阵 模糊聚类分析一般是指根据研究对象本知身的属性来构造模糊矩阵，并在此基础上根据一定的隶属度来确定聚类关系，即用模糊道数学的方法把样本之间的模糊关系定量的确定，从而客观且准确地进行聚类。聚类就是将数据集分成多个类回或簇，使得各个类之间的数据差别应尽可能大，类内之间的数据差别应尽可能小，即为“最小答化类间相似性，最大化类内相似性”原则
简单的一句话说模糊聚类分析是什么 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。
聚类分析和模糊聚类分析的区别 聚类分析分为硬聚类分析和软聚类分析。模糊聚类是软聚类分析中的，算是聚类分析的一个分支。
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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。
