模糊聚类分析传递闭包法实用程序

简单介绍模糊聚类分析传递闭包法的一般步骤,给出了一个ＦｏｘＰｒｏ实用程序及其使用方法。     

基于闭包的聚类判别方法研究

区别于传统的聚类方法,提出了以类为起点,通过构造闭包进行聚类的新方法,并建立了聚类判别模型,此模型给出了对于闭包间的交叉区域的检验点的判别准则。然后针对二维的聚类问题,提出了以最小圆为闭包的聚类判别模型,并对乳房肿瘤病例进行数值实验。对于乳房肿瘤病例,首先进行了指标选取、数据预处理,然后以最小圆为闭包建立了模型,最后对69个待检测数据进行检验,结果误判率为4.35％。     

模糊聚类算法的研究与实现

聚类就是按照事物间的相似性进行区分和分类的过程,传统的聚类分析是一种硬划分,它把每个待辨识的对象严格地划分到某个类中,具有非此即彼的性质,因此这种分类的类别界限是分明的。而实际上大多数对象并没有严格的属性,它们在形态和类属方面存在着中介性,适合进行软划分。1965年,模糊理论的创始人Zadeh提出的模糊集理论为这种软划分提供了有力的分析工具,人们开始用模糊的方法来处理聚类问题,并称之为模糊聚类。该文主要内容是研究和实现基于等价关系的模糊聚类算法,该算法以隶属度作为聚类的出发点,以模糊等价矩阵作为启发规则。首先根据给出的样本,通过数据标准化求得数据矩阵;其次根据数量积法对数据矩阵进行标定即建立模糊相似矩阵;再次通过传递闭包法把模糊相似矩阵转换成模糊等价矩阵,在模糊等价矩阵中取不同的元素作为阈值λ,再根据λ截矩阵的定义把模糊等价矩阵转换成只有0和1的矩阵;最后,把该矩阵中元素相同的列聚为同一类。通过实例分析运用基于等价关系的模糊聚类算法进行聚类结果是正确的。     

基于模糊聚类的汽车车内空气质量评价

在模糊聚类分析的基础上,提出一种适用于多项空气污染物的汽车车内空气质量评价的分类与评价方法。选取8种不同的汽车,测试其车内空气质量相关数据作为统计指标,利用最大最小法建立相似矩阵,用闭包法做出聚类分析,并分析聚类结果。结果表明:该方法对评价汽车车内空气质量具有实用性和普适性。     

模糊聚类在种群遗传分化分析中的应用

聚类分析是数据挖掘技术中的一种重要的分类方法,有着广泛的实际应用。现实的分类问题往往伴有模糊性,对具有相似关系的元素进行分类,需要将相似矩阵改造为等价矩阵。而要将相似矩阵改造为等价矩阵,只需要求相似矩阵的传递闭包。文章将模糊聚类分析传递闭包方法应用于生物种群遗传分化的研究,进行了实例分析,给出了模糊聚类分析传递闭包方法的实现过程和聚类分析结果。     

传递闭包求解的教学问题

根据离散数学课的难度，结合学生的接受能力。分别应用集合运算法、直观图示法、矩阵法等，由浅入深、从直观到抽象撂讨了传递闲包的求解，并讨论了Warshall算法的思想和在教学中运用，有利于改善传递闭包求解的教学效果。     

混合模糊聚类法在故障诊断中的应用

在汽轮发电机纽的振动故障诊断中,传统的基于模糊等价关系的传递闭包法和基于模糊划分的模糊C-均值(FCM)聚类法分别存在着"传递偏差"和初始化敏感问题.混合模糊聚类分析方法将上述两种方法结合起来进行故障诊断,实例表明,该方法得到的诊断结果更符合实际情况,且该方法不仅能对单一故障进行诊断,对多故障也能进行诊断.     

基于MATLAB的模糊聚类分析的传递方法

聚类分析中的传递方法是直接通过模糊相似矩阵获得动态聚类图，该方法比通过传递闭包法求模糊等价矩阵而获得动态聚类图的方法在时间复杂度和空间复杂度要小，本文对重点介绍传递方法，并给出了由MATLAB语言实现的算法程序，并介绍了一个应用实例。     

传递闭包算法的探讨

传递闭包是一种重要的关系运算,它在计算机系统中有着广泛的应用。本文探讨了传递闭包的计算。分析warshall算法在有向图中的意义．并给出了一个简便的有向图传递闭包算法。     

等价闭包矩阵及其算法

1 引言在模糊聚类分析的研究与应用中,基于模糊关系等价闭包的模糊聚类算法,又称等价闭包法是一种重要的方法。等价闭包法即是利用样本间的模糊相似关系矩阵进行模糊矩阵相乘得到模糊等价矩阵进而得到等价闭包矩阵,选取适当的阈值对闭包矩阵截取得到一定的分类。该算法的关键问题就是计算出等价闭包矩阵。设R为模糊相似矩阵,其等价闭包矩阵由下式计算:     

二元关系的传递闭包求法浅谈

本文介绍了三种求二元关系的传递闭包的方法,其均有效地减少了传递闭包的运算量。     

基于传递距离的谱聚类算法

谱聚类算法受到度量中尺度因子的影响,同时传统谱聚类算法通过欧氏距离度量样本间相似性也不准确。针对上述问题,提出一种基于传递距离的谱聚类算法。算法首先通过改进传统谱聚类中的度量方式,用基于传递距离的度量方式度量样本间相似性,并构建传递矩阵,接着用传递矩阵做相似度变换构建拉普拉斯矩阵,最终通过求特征值和特征向量完成聚类。基于传递距离的谱聚类算法在人工数据集及UCI数据集上均取得了良好的聚类结果,具有较好的鲁棒性和有效性。     

基于多重依赖关系的传递闭包研究及应用

文中通过改进Warshall-Folyd的算法,提出了一种依赖传递闭包算法和相应的动态闭包算法,其核心思想是依据依赖关系的分类和性质,定义关系矩阵和运算算子,使算法能解决选择依赖关系,并能表达直接、间接和选择三种依赖关系;同时,所提出动态算法能够运行时根据问题规模动态添加关系元素和依赖关系,解决在基本关系原则和部分关系集上求取闭包的问题。结合安全通用标准CC中关于组件间依赖关系的规定,给出了本文所提出算法的一个实际应用,表明算法取得了很好的效果。     

面向异构架构的传递闭包并行算法

传统求图传递闭包的方法存在计算量大与计算时间长的问题.为加快处理大数据量的传递闭包算法的计算速度,结合算法密集计算和开放式计算语言(OpenCL)框架的特征,采用本地存储器优化的并行子矩阵乘和分块的矩阵乘并行计算,提出一种基于OpenCL的传递闭包并行算法.利用本地存储器优化的并行子矩阵乘算法来优化计算步骤,提高图形处...     

Efficient Transitive Closure Reasoning in a Combined Class/Part/Containment Hierarchy

Class hierarchies form the backbone of many implemented knowledge representation and reasoning systems. They are used for inheritance, classification and transitive closure reasoning. Part hierarchies are also important in artificial intelligence. Other hierarchies, e.g. containment hierarchies, have received less attention in artificial intelligence. This paper presents an architecture and an implementation of a hierarchy reasoner that integrates a class hierarchy, a part hierarchy, and a containment hierarchy into one structure. In order to make an implemented reasoner useful, it needs to operate at least at speeds comparable to human reasoning. As real-world hierarchies are always large, special techniques need to be used to achieve this. We have developed a set of parallel algorithms and a data representation called maximally reduced tree cover for that purpose. The maximally reduced tree cover is an improvement of a materialized transitive closure representation which has appeared in the literature. Our experiments with a medical vocabulary show that transitive closure reasoning for combined class/part/containment hierarchies in near constant time is possible for a fixed hardware configuration. Received 10 January 2000 / Revised 25 November 2000 / Accepted in revised form 9 February 2001     

基于模糊聚类的不同交通方式的交通事故特征分析

交通事故频发给人们的财产和人身安全带来了极大的危害,掌握交通事故特征对于预防交通事故发生、减少人身伤亡和财产损失至关重要.运用模糊聚类的数量积法对我国2010年交通事故相关数据进行分析,建立模糊相似矩阵,然后用平方法计算传递闭包,得到模糊等价矩阵,根据相似系数不同的值进行动态聚类.结果表明：在五类交通方式中,汽车的事故指标较高,拖拉机、非机动车和行人乘车人的事故指标比较接近,而摩托车的事故指标较低.