模糊聚类分析例题 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的优缺点？模糊聚类分析在数学建模中的优势：聚类分析模型的优势是结论形式直观简洁。缺点：当样本量较大时，很难得到聚类结论。因为相似度系数是基于被试的反映来建立反映被试之间内在关系

数学建模中模糊聚类分析法的优缺点？

模糊聚类分析在数学建模中的优势：聚类分析模型的优势是结论形式直观简洁。缺点：当样本量较大时，很难得到聚类结论。

因为相似度系数是基于被试的反映来建立反映被试之间内在关系的指标，有时在实践中，虽然从被试反映的数据来看，它们之间有着密切的关系，但是事物之间没有内在的联系，用相似系数进行聚类分析的结果显然是不合适的，但是聚类分析模型本身并不能识别出这样的错误。

模糊聚类分析是根据客观事物的特性、亲密度和相似性，建立模糊相似关系，对客观事物进行聚类的一种分析方法。

有无穷多个模糊划分矩阵，整个模糊划分矩阵称为模糊划分空间。最优分类的准则是样本到聚类中心距离的最小平方和。由于一个样本根据隶属度的不同属于不同的类，因此需要同时考虑样本与每个类的聚类中心之间的距离。分步聚类法需要迭代计算，计算工作量很大，需要在计算机上进行。通过计算最优模糊划分矩阵，得到相应的常规划分。此时，可以将聚类中心存储在计算机中，再逐个输入样本，与每个聚类中心进行比较，哪个聚类中心最接近哪个聚类中心。

此方法需要提前知道类别数。如果类别数量不合理，将重新计算。这不如使用基于模糊等价的系统聚类方法，但我们可以得到聚类中心，即各种模式样本，这是经常需要的。因此，模糊等价关系的结果可以作为初始分类，用迭代的方法可以得到较好的结果。

模糊聚类的基本思想是什么？

聚类分析是指将物理或抽象对象分组为由相似对象组成的多个类的分析过程。

这是一种重要的人类行为。聚类和分类的区别在于聚类所需的类是未知的。聚类是将数据分为不同的类或簇的过程，因此同一簇中的对象具有很大的相似性，而不同簇中的对象具有很大的差异性。聚类分析的目的是收集数据，根据相似度进行分类。聚类来自许多领域，包括数学、计算机科学、统计学、生物学和经济学。在不同的应用领域，人们发展了许多聚类技术。这些技术用于描述数据，度量不同数据源之间的相似性，并将数据源划分为不同的聚类。