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《區(qū)間直覺(jué)模糊集的聚類算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、廈門(mén)大學(xué)碩士學(xué)位論文區(qū)間直覺(jué)模糊集的聚類算法研究姓名：彭振文申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：系統(tǒng)工程指導(dǎo)教師：王周敬20090501摘要摘要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近幾年國(guó)內(nèi)外迅速發(fā)展起來(lái)的一門(mén)交叉學(xué)科，是利用數(shù)據(jù)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科的技術(shù)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取隱含其中的、人們事先不知道的潛在有用信息和知識(shí)的過(guò)程，已經(jīng)廣泛被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、金融保險(xiǎn)、國(guó)防等領(lǐng)域。作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支，聚類分析引起了人們的廣泛關(guān)注，它可以作為獨(dú)立的數(shù)據(jù)挖掘工具或者作為其他數(shù)據(jù)挖掘算法的預(yù)處理步驟。聚類是一種無(wú)監(jiān)督的分類，是人們認(rèn)識(shí)社會(huì)和自然界的
2、一種重要方法。在現(xiàn)實(shí)世界中，許多客觀事物之間的界限往往是模糊的，對(duì)事物進(jìn)行分類時(shí)就必然伴隨著模糊性，由此產(chǎn)生了模糊聚類分析。近幾年，在模糊集研究的基礎(chǔ)上，人們對(duì)直覺(jué)模糊集和區(qū)間直覺(jué)模糊集的研究已成為熱點(diǎn)。事實(shí)說(shuō)明直覺(jué)模糊集和區(qū)間直覺(jué)模糊集能更加細(xì)膩地描述和刻畫(huà)客觀世界的模糊性本質(zhì)。從目前的文獻(xiàn)上看，還沒(méi)有區(qū)間直覺(jué)模糊集聚類方法的研究報(bào)道，區(qū)間直覺(jué)模糊集的聚類分析是一個(gè)嶄新的研究領(lǐng)域，對(duì)其的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文研究了區(qū)間直覺(jué)模糊集的性質(zhì)，及在這些性質(zhì)的基礎(chǔ)上提出了區(qū)間直覺(jué)模糊集的聚類算法，取得了一定的研究成果。本文從區(qū)間直覺(jué)
3、模糊集基礎(chǔ)理論入手，引入了區(qū)間直覺(jué)模糊關(guān)系、區(qū)間直覺(jué)模糊相似關(guān)系、區(qū)間直覺(jué)模糊等價(jià)關(guān)系，并對(duì)它們的運(yùn)算性質(zhì)和定理做了較深入地研究，給出了由區(qū)間直覺(jué)模糊相似矩陣轉(zhuǎn)化為區(qū)間直覺(jué)模糊等價(jià)矩陣的途徑。在此基礎(chǔ)上，提出了區(qū)間直覺(jué)模糊等價(jià)矩陣的實(shí)數(shù)允截矩陣，并研究了基于區(qū)間直覺(jué)模糊等價(jià)關(guān)系的聚類算法。通過(guò)示例對(duì)此方法進(jìn)行了說(shuō)明分析。針對(duì)現(xiàn)有的度量區(qū)間直覺(jué)模糊相異度不夠完善之處，提出了用四個(gè)具有明確物理意義的因素來(lái)度量相異度的方法，該方法更接近于對(duì)象的客觀、真實(shí)情況，更大程度上保留信息。接著引入了區(qū)間直覺(jué)模糊相似度，對(duì)基于多屬性情況下的區(qū)間直覺(jué)
4、模糊集的聚類算法作了研究。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；區(qū)間直覺(jué)模糊集；區(qū)間直覺(jué)模糊關(guān)系；區(qū)間直覺(jué)模糊集聚類AbstractAsanimportantbranchofdatamining，clusteringanalysis，whichCanbeanindependentdata-miningtoolofpreprocessingproceduresofotherdata-miningalgorithms，isattractingwideattention．Clusteringisanunsupervisedclassification，an
5、ditisanimportantmethod、析thwhichpeopleknowthesocietyandnature．Intherealworld，theboundariesbetweenobjectsareusuallyfuzzywhenweclassifythem．Therefore，thefuzzyclusteringtechnologyhasbeenbroughtforward．Thetechnologyofdataminingisacrosssubjectdevelopingrapidlydomesticallyan
6、doverseas．Itisaprocessthattodealwitllandextractunknowninformationandknowledgefromlargedatabasesbyusingthemeansofdatabase，statistics，artificialintelligence，andmachingleafing．Ithasbeenappliedextensivelyinthefieldsofagriculture，finance，insurance，nationaldefenceandSOon．In
7、recentyears，people’researchesintheintuitionisticfuzzysetsandinterval-valuedintuitionisticfuzzysets(IVIFS)havebeenahottopic．Factshowthatintuitionisticfuzzysetsandinterval—valuedintuitionisticfuzzysetscaildescribeandportraythefuzzycharacterofobjectivewordmoredelicately．
8、However,sofartherehavebeenlittleinvestigationofclusteringtechniquesofinterval—valuedintuitionisticfuzzysets．Theclusteringana
