模糊聚类分析算法的改进Matlab语言程序设计

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第 1卷第 3期 5 20 06年 7月

云南民族大学学报 (自然科学版 ) Ju a o u nn N t nli n esy N tr c ne dt n orl fY n a ao at sU i ri ( a a Si csE io ) n i ie v t ul e i

V0 . 5 No. 11 3

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模糊聚类分析算法的改进 Malb语言程序设计’ t a 许小穷

(云南民族大学数学与计算机科学学院，云南昆明 60 3 ) 50 1 摘要在 M tb语言环境下实现了模糊聚类分析算法，给出了一实例 . aa l并函数 so hw的编制方便、直观地将分类结果显模糊聚类；传递闭包矩阵； tb Ma a l示在用户面前.该程序的编制为模糊聚类分析的应用提供了一种简便运算的方法 . 关键词

【中图分类号】P0 T 31

【文献标识码】 A

【文章编号】62 53 20 )3 09— 2 1—8 1(06 0— 16 0 7

P o r m sg fF z y Cls i i g—An l ssBa e n Ma a r g a De in o u z a sf n - ay i s d o f b y l Xu Xio o g ay n

( c ol f te ai n o p t cec, u nnN tn lis nvr t, u mi 5 0, hn ) S ho o h m t sadC m ue S i e Y n a a o a t i s y K n n 6 0 3 C ia Ma c r n i ie U e i g 1 Ab t a t T e a g r h o zy c a sfi g— a ay i i r aie n e h n i n n f Ma a . s r c: h l o t m ff z ls i n - n l s s e l d u d rt e e vr me to t b i u y s z o l a p iain e a l sg v n p lc to x mp e i ie .Th u ct n o h w r s nt te r s lsd r c y a o v nin y t s r . e f n i fs o p e e s h e u t ie t nd c n e e t o u e s o l l g a i fe t e a d c n s l e alk nd ff z y c a sf i g—a ay i o lms r m s e ci n a ov l i so u z ls iyn v n lsspr b e .

r s f z y ca sf—a ay i;￣ n i v l s r t x y wo d:u z l s i y n l ss a st e co u e ma r;Malb i i t a

聚类是把具有相似性质的事物区别开来，加并

=。

{ z…,i}i= 12…, , m,,, n由此可得到原

以分类 .实际的分类问题中，在事物的界限往往是模糊的，对事物的分类时就必然伴随着模糊性，因此聚类问题用模糊数学的方法解决更确切 .糊数学分模

始数据矩阵.

析在国民经济、会科学、社自然科学中应用广泛，在这些应用研究中往往会遇到大量复杂的数学计算，

处理数据多、且容易出错，因此下面以文献[] 1中的例子为例，模糊聚类分析算法的应用过程，在介绍并 Maa言环境下，现了模糊聚类分析算法的编 tb语 l实程.

1 2样本数据标准化 .

对上述矩阵进行如下变化，将数据压缩到[,] 01: = ,

1模糊聚类分析算法的基本原理和主要步骤聚类分析的基本思想是用相似性尺度来衡量事物之间的亲疏程度，以此来实现分类，糊聚类分并模析的实质就是根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵，在此基础上根据一定的隶属度来确定其分类关系. 1 1建立原始数据矩阵 . 一

其中=l2,,,=l 2…,,… n,,