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模糊聚类分析及其应用PDF电子书下载

其他书籍

• 作 者：高新波着
• 出 版 社：西安市：西安电子科技大学出版社
• 出版年份：2004
• ISBN：7560613012
• 页数：212 页

图书介绍：本书系统地论述了基于目标函数模糊聚类的基本理论、方法。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：诸福棠实用儿科学 下下一篇：工业锅炉节能改造图集 《模糊聚类分析及其应用》目录 标签：应用 分析

第1章 绪论1

1.1模糊数学的产生和发展1

1.2信息科学与模式识别2

1.3模式识别与模糊聚类3

1.4模糊聚类研究的意义4

1.5模糊聚类的应用4

1.5.1模糊聚类在模式识别中的应用5

1.5.2模糊聚类在图像处理中的应用5

2.1.1集合的表示方法6

2.1普通集合6

第2章 模糊理论基础6

2.1.2特殊集合7

2.1.3集合的运算7

2.2模糊集合9

2.2.1模糊集合的表示方法10

2.2.2特殊模糊集合10

2.2.3模糊集合的运算及性质11

2.3分解定理与扩展原理12

2.3.1α截集12

2.3.2分解定理13

2.3.3扩展原理14

2.4模糊数及其扩展运算15

2.4.1凸模糊集15

2.4.2模糊数15

2.5模糊关系16

2.5.1关系的基本知识17

2.5.2模糊关系17

2.5.3模糊关系的合成18

2.5.4模糊关系的性质19

2.6.1语言变量20

2.6模糊语言与模糊逻辑20

2.6.2模糊命题与蕴含式22

2.6.3模糊推理23

2.7模糊不确定性度量26

2.7.1模糊集的模糊性度量26

2.7.2模糊事件的概率28

第3章 可能性理论基础31

3.1可能性分布的概念31

3.2可能性测度33

3.3可能性分布与模糊集34

3.4多元可能性分布35

第4章 聚类分析37

4.1聚类分析的概况37

4.1.1聚类分析的基本概念37

4.1.2聚类分析的数学模型38

4.1.3聚类分析的分类39

4.2谱系聚类方法39

4.3基于等价关系的聚类方法42

4.4图论聚类方法46

5.1数据集的c划分49

第5章 基于目标函数的模糊聚类分析49

5.2聚类目标函数50

5.3模糊c均值聚类算法53

5.4模糊c均值类型聚类算法的研究现状54

5.4.1糊模聚类目标函数的演化54

5.4.2模糊聚类算法实现途径的研究57

5.4.3模糊聚类有效性的研究59

5.5存在的问题及本书的研究内容60

第6章 模糊聚类神经网络62

6.1.1c均值聚类算法回顾63

6.1自适应矢量量化聚类网络63

6.1.2AVQ聚类和c均值聚类的等效关系64

6.2通用c均值类型聚类网络的设计66

6.2.1网络结构模型66

6.2.2模糊竞争学习算法66

6.2.3实验结果与分析67

6.3基于模糊逻辑神经元的聚类网络69

6.3.1模糊逻辑聚类神经元网络的结构69

6.3.2网络学习算法70

6.3.3竞争学习算法中的死点问题72

6.3.4实验结果与分析73

第7章 模糊聚类的遗传算法75

7.1遗传算法的基本原理76

7.1.1遗传算法的起源76

7.1.2遗传算子77

7.1.3标准的遗传算法78

7.1.4遗传算子的改进和扩充79

7.1.5操作参数的自适应选取80

7.2模糊聚类的遗传算法81

7.1.6替代方式的改进81

7.2.1聚类问题的编码方式82

7.2.2聚类问题适应度函数的构造83

7.2.3遗传算子选取及参数范围83

7.3模糊聚类遗传算法比较84

7.3.1比较测试实验一84

7.3.2比较测试实验二85

7.3.3比较测试实验三87

7.4进化策略及其在聚类中的应用88

7.4.1进化策略的基本原理88

7.4.2用进化策略求解聚类问题90

7.4.3进化计算的并行实现91

第8章 聚类原型初始化方法92

8.1原型初始化的可行性93

8.1.1原型定义的统一形式和基于原型的聚类93

8.1.2原型聚类问题初始化的重要性95

8.1.3基于原型的聚类算法与FCM算法的关系96

8.1.4原型初始化与算法收敛性的关系97

8.2基于形态学和图像描述技术的初始化方法98

8.2.1数学形态学的基本算子98

8.2.2细化和连通分量标记99

8.2.3聚类原型的初始化方法100

8.3实验结果与分析101

8.4原型初始化方法的几个潜在的用途104

8.4.1均匀噪声背景下点簇的检测104

8.4.2类间不均衡数据集的聚类分析105

8.4.3常规雷达编队目标架次识别106

第9章 聚类有效性分析109

9.1聚类有效性函数110

9.1.1基于可能性分布的聚类有效性函数110

9.1.2基于模糊相关度的聚类有效性函数112

9.1.3基于子集测度的聚类有效性函数115

9.2加权指数m对FCM算法的影响118

9.3参数m的优选方法122

9.3.1模糊决策理论122

9.3.2基于模糊决策的参数m优选方法123

9.3.3基于目标函数拐点的参数m优选方法125

9.3.4基于最优参数m*的类别数确定方法125

9.3.5实验结果及分析126

10.1FCM聚类算法存在的问题129

第10章 聚类趋势分析129

10.2.1空间结构的假设132

10.2多维数据集聚类趋势检验的距离方法132

10.2.2空间抽样原理133

10.2.3检验统计量134

10.2.4存在的问题135

10.3基于T平方抽样的单峰模式的统计检验136

10.3.1半数框架制约下的T平方检验136

10.3.2统计检验的两类错误及检验功效137

10.3.3统计量TB对空间随机模式的检验大小138

10.3.4统计量TB对单个和多个Gauss模式的检验功效139

10.4基于MonteCarlo和统计检验的模糊聚类新方法141

10.4.2聚类有效性判定方法142

10.4.3聚类分析的后处理142

10.5实验结果与分析143

第11章 区间值数据聚类算法及其推广147

11.1聚类分析的数据类型147

11.2区间数和模糊数的性质和算子149

11.3区间值数据的模糊c均值聚类新算法150

11.3.1区间值数据的FCM算法一151

10.4.1基于k近邻T平方统计量Tk的单峰检验151

11.3.2区间值数据的FCM算法二152

11.3.3区间值数据的FCM算法三153

11.3.4三种算法的相互关系154

11.4区间值数据FCM新算法的两个扩展156

11.4.1模糊数的FCM算法156

11.4.2基于特征加权的FCM算法158

11.5实验结果与分析160

12.1.1多阈值图像自动分割方法164

第12章 模糊聚类分析的应用164

12.1模糊聚类分析在图像分割中的应用164

12.1.2光照不均匀图像分割算法171

12.1.3纹理图像分割的模糊软聚类方法176

12.2模糊聚类分析在模式识别中的应用181

12.2.1基于模糊聚类的特征优选方法182

12.2.2基于有监督聚类的特征空间划分方法185

12.2.3实验结果与分析191

展望196

参考文献198

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摘要：本文以“模糊聚类分析及其应用.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了模糊聚类分析的基本原理、应用领域、实现方法以及在实际案例中的应用。通过对该电子书内容的深入分析，旨在为读者提供全面了解模糊聚类分析及其应用的参考。

1、基本原理

模糊聚类分析是一种基于模糊数学的聚类方法，它将传统聚类分析中的“硬”分类转化为“软”分类，即每个样本对每个类别的隶属度不是绝对的0或1，而是介于0和1之间的一个值。这种隶属度的引入使得模糊聚类分析在处理实际问题时更加灵活和有效。

模糊聚类分析的基本原理包括：模糊相似矩阵的构建、模糊聚类算法的选择以及聚类结果的解释。其中，模糊相似矩阵的构建是模糊聚类分析的基础，它反映了样本之间的相似程度；模糊聚类算法的选择则决定了聚类的效果；聚类结果的解释则有助于理解聚类结果的实际意义。

模糊聚类分析的基本原理具有以下特点：首先，它能够处理模糊性数据；其次，它能够处理噪声数据；最后，它能够处理样本之间的非线性关系。

2、应用领域

模糊聚类分析在各个领域都有广泛的应用，主要包括以下方面：

（1）社会科学领域：如市场分析、消费者行为研究、社会群体划分等。

（2）自然科学领域：如生物信息学、遥感图像处理、地球物理勘探等。

（3）工程技术领域：如故障诊断、质量控制、智能控制等。

（4）医学领域：如疾病诊断、药物筛选、基因表达分析等。

3、实现方法

模糊聚类分析的实现方法主要包括以下几种：

（1）模糊C均值聚类算法（FCM）：FCM是一种经典的模糊聚类算法，它通过迭代优化隶属度矩阵和聚类中心，实现样本的模糊聚类。

（2）模糊K均值聚类算法（FKM）：FKM是FCM的一种改进算法，它通过引入模糊因子，提高了聚类的灵活性。

（3）模糊层次聚类算法：模糊层次聚类算法是一种基于层次结构的聚类方法，它将样本按照相似度进行层次划分，形成模糊聚类树。

（4）模糊聚类分析软件：目前，许多软件都提供了模糊聚类分析的功能，如SPSS、MATLAB等。

4、实际案例

以下列举几个模糊聚类分析在实际案例中的应用：

（1）市场细分：通过对消费者数据的模糊聚类分析，可以将消费者划分为不同的市场细分，为企业制定市场策略提供依据。

（2）疾病诊断：通过对患者数据的模糊聚类分析，可以识别出疾病的高危人群，为医生提供诊断依据。

（3）图像处理：通过对遥感图像的模糊聚类分析，可以提取出感兴趣的目标区域，为地理信息系统提供数据支持。

（4）故障诊断：通过对设备运行数据的模糊聚类分析，可以预测设备的故障，为设备维护提供指导。

总结：

模糊聚类分析作为一种有效的数据分析方法，在各个领域都有广泛的应用。通过对“模糊聚类分析及其应用.pdf电子书版文档下载”的深入分析，本文详细阐述了模糊聚类分析的基本原理、应用领域、实现方法以及实际案例。这有助于读者全面了解模糊聚类分析及其应用，为实际问题的解决提供参考。

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