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
模糊聚类分析的最优分类 模糊划分矩阵有无穷多个，这种模糊划分矩阵的全体称为模糊划分空间。最优分类的标准是样本与聚类中心的距离平方和最小。因为一个样本是按不同的隶属度属于各类的，所以应同时考虑它与每一类的聚类中心的距离。逐步聚类法需要反复迭代计算，计算工作量很大，要在电子计算机上进行。算出最优模糊划分矩阵后，还必须求得相应的常规划分。此时可将得到的聚类中心存在计算机中，将样本重新逐个输入，去与每个聚类中心进行比较，与哪个聚类中心最接近就属于哪一类。这种方法要预先知道分类数，如分类数不合理，就重新计算。这就不如运用基于模糊等价关系的系统聚类法，但可以得到聚类中心，即各类模式样本，而这往往正是所要求的。因此可用模糊等价关系所得结果作为初始分类，再通过反复迭代法求得更好的结果。向左转|向右转
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
怎么用spss或者matlab做样品的动态模糊聚类分析图~ 这个可以做，用matlab我替别人做这类的数据分析蛮多的
数学建模中模糊聚类分析法的优缺点 数学建模中模糊聚类分析法优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相 似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。模糊聚类分析是根据客观事物间的特征、亲疏程度、相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行聚类的分析方法。模糊划分矩阵有无穷多个，这种模糊划分矩阵的全体称为模糊划分空间。最优分类的标准是样本与聚类中心的距离平方和最小。因为一个样本是按不同的隶属度属于各类的，所以应同时考虑它与每一类的聚类中心的距离。逐步聚类法需要反复迭代计算，计算工作量很大，要在电子计算机上进行。算出最优模糊划分矩阵后，还必须求得相应的常规划分。此时可将得到的聚类中心存在计算机中，将样本重新逐个输入，去与每个聚类中心进行比较，与哪个聚类中心最接近就属于哪一类。这种方法要预先知道分类数，如分类数不合理，就重新计算。这就不如运用基于模糊等价。
在matlab里怎样对散点图做模糊C均值聚类，和模糊聚类？ 加上2113下面这些就5261行，copy过去吧；4102我运行过了data=[x'，y']；c=2；聚类个数1653[center，U，obj_fcn]=fcm(data，c)；maxU=max(U)；index1=find(U(1，：)=maxU)；index2=find(U(2，：)=maxU)；figure，hold on；plot(data(index1，1)，data(index1，2)，'r.')；plot(data(index2，1)，data(index2，2)，'g.')；plot(center(1，1)，center(1，2)，'b+')；plot(center(2，1)，center(2，2)，'b+')；
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。
