VAGUE集理论及其在聚类分析中的应用

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自Zadel教授提出Fuzzy集合的概念后,模糊理论便成功地应用到了众多领域中.在实际生活里,很多具有不确定性的信息与数据都是Fuzzy集合无法准确、全面地表示的,而Vague集能从支持、反对和犹豫等三维方面来有效地表达这类模糊信息.研究Vague集理论及其应用具有重要意义.本文的主要内容为:(1)文中首先讨论了Vague集合与Fuzzy集合之间的关系、Vague集的基本性质与方法,并利用Vague集合理论及其在投票模型下的解释,分析研究了将Vague集转化为Fuzzy集的方法.在充分考虑中立者自身对于支持、反对的偏好情况下,给出了一种新的转化方法.(2)基于等价关系的聚类分析由于增加了矩阵间的自乘运算,对初始数据造成了一定的噪声,而直接利用相似关系进行聚类,虽然方法简单,也不会造成数据丢失,但是在置信水平的选择上确有些不合理.为了解决这些问题,本文提出了Vague最优树的概念,并将它应用到聚类分析中.
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