【摘 要】
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统计学中的聚类分析(cluster analysis)是一种多元统计分析方法,传统聚类分析要求给定对象之间的界限是清晰的。文[1]分析了系统聚类法中的各种聚类过程,发现无论是对指标聚
【机 构】
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重庆医科大学数学教研室; 重庆医科大学法医学与生物医学信息研究室;
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统计学中的聚类分析(cluster analysis)是一种多元统计分析方法,传统聚类分析要求给定对象之间的界限是清晰的。文[1]分析了系统聚类法中的各种聚类过程,发现无论是对指标聚类(R型聚类),还是对样品聚类(Q型聚类),均只有一种聚类过程(最大统计量法聚类过程)不对原始信息产生干扰,而其余聚类过程均会增加干扰信息或丢失原始信息。聚类分析的关键是构造出相似矩阵,一旦给定对象之间的界限模糊不清时,传统聚类分析就无能为力了。文[2]介绍的Fuzzy聚类方法可以克服系统聚类的隐含的缺陷,提供了解决这类问题的方法。本文在文[2]的基础上,引进了Fuzzy补集的隶属度的计算方法,改造了Fuzzy相似矩阵,给出了简便易行的快速Fuzzy聚类方法。
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