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<1)，对样本进行模糊聚类

模糊数学又称Fuzzy 数学，是研究和处理模糊性现象的一种数学理论和方法。模糊性数学发展的主流是在它的应用方面。

由于模糊性概念已经找到了模糊集的描述方式，人们运用概念进行判断、评价、推理、决策和控制的过程也可以用模糊性数学的方法来描述。例如模糊聚类分析、模糊模式识别、模糊综合评判、模糊决策与模糊预测、模糊控制、模糊信息处理等。

扩展资料

模糊数学为现代数学的基础，集合可以表现概念，把具有某种属性的东西的全体称为集合。现实生活中许多事物(或现象)的变化是过渡性的,没有明确的界限，如人长得高、矮、胖瘦等,都是模糊性的语言。

正思通感围像具有模物性的特征，为了提高分类精度，在通感图像识别中，引人模糊数学方法是很有前景的。应当指出，在目前的技术条件下，并算机自动识别方法还无法代特目视解译方法。

聚类分析（cluster analysis）是根据事物本身的特性研究个体的一种方法,目的在于将相似的事物归类它的原则是同一类中的个体有较大的相似性,不同类的个体差异性很大

这种方法有三个特征：适用于没有先验知识的分类如果没有这些事先的经验或一些国际、国内、行业标准,分类便会显得随意和主观这时只要设定比较完善的分类变量,就可以通过聚类分析法得到较为科学合理的类别；

可以处理多个变量决定的分类例如,要根据消费者购买量的大小进行分类比较容易,但如果在进行数据挖掘时,要求根据消费者的购买量、家庭收入、家庭支出、年龄等多个指标进行分类通常比较复杂,而聚类分析法可以解决这类问题；聚类分析法是一种探索性分析方法,能够分析事物的内在特点和规律,并根据相似性原则对事物进行分组,是数据挖掘中常用的一种技术

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