【摘 要】
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针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题,依据传统的基于数值信息的FCM聚类算法的思路,提出了一种新的聚类分析算法.文章首先描述了具有区间数多指标信息的聚类
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70071004;70371050);教育部高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划基金资助项目(教人司[2002]123)
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针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题,依据传统的基于数值信息的FCM聚类算法的思路,提出了一种新的聚类分析算法.文章首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题;其次给出了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理;然后给出了基于区间数多指标信息的FCM聚类算法的计算步骤.该算法的特点是聚类中心的表现形式为精确的数值,给出的两个定理说明了该聚类算法的收敛性.最后,通过给出一个算例说明了本文给出的聚类算法.
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