【摘 要】
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模糊聚类分析是非监督模式分类的一个分支,在模糊模式识别中占有重要的地位.该文对模糊聚类算法进行了优化研究.主要探讨了算法中有关参数的最优选取方法,构造了模式综合分析
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模糊聚类分析是非监督模式分类的一个分支,在模糊模式识别中占有重要的地位.该文对模糊聚类算法进行了优化研究.主要探讨了算法中有关参数的最优选取方法,构造了模式综合分析的新框架,扩展了聚类分析的应用范围,讨论了新算法的几个实际应用.该文共分六章,主要内容如下:第一章介绍了该文研究的背景和意义;第二章讨论了加权指数对模糊c-均值(FCM)类型的聚类算法性能的影响,提出了两种加权指数的优选方法;第三章给出了聚类分析中各类原型定义的统一形式;第四章探讨了T-平方抽样统计检验方法进行单峰分布模式检验的可行性,并把T-平方统计量推广到k-近邻模式的T-平方统计量;第五章分析了非精确数据存在的普遍性和处理的必要性,提出一种针对区间值类型数据集的FCM聚类新算法,统一了现有的两种区间值数据FCM算法;第六章研究了模糊聚类分析在模糊模式识别系统设计过程中的两个重要应用,提出了基于模糊聚类分析的特征优选方法和基于有监督类的分类问题特征空间模糊划分方法.
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