模糊聚类分析报告实验报告材料.doc

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专业：信息与计算科学 某某： 学号：
实验一模糊聚类分析
实验目的：
掌握数据文件的标准化，模糊相似矩阵的建立方法，会求传递闭包矩阵；会使用数学软件MATLAB进展模糊似矩阵
建立模糊等价矩阵
根据标定所得的矩阵，只是一个模糊相似矩阵，不一定具有传递性，为了进展分类，还需要将改造成等价矩阵。采用平方法计算传递闭包：
经过有限次运算后存在k使，于是，即为所求的模糊等价矩阵。
使用Matlab实现代码：
function [tr] = chuandi(x)
%函数功能：求传递闭包
R = x;
a=size(R);
B=zeros(a);
flag=0;
while flag==0
for i= 1: a
for j= 1: a
for k=1:a
B( i , j ) = max(min( R( i , k) , R( k, j) ) , B( i , j ) ) ;%R与R内积，先取小再取大
end
end
end
if B==R
flag=1;
else
R=B;%循环计算R传递闭包
end
end
tr = B;
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对最大最小法构造模糊的相似矩阵求传递闭包结果如下列图：
图五 最大最小法构造模糊相似矩阵的传递闭包
图六 算术平均法造构造模糊相似矩阵的传递闭包
聚类分析
得到模糊等价矩阵后，可在适当水平上截取，将模糊等价矩阵中大于值的数归为一类。
使用Matlab实现求截矩阵代码：
function [M,N]=julei(tR1)
%函数功能：求出lamda截矩阵
tR = tR1;
lamda=unique(tR); %取A矩阵不同元素构成的向量，来确定阈值
L=length(lamda);
lamda = sort(lamda,'descend');
for i = 1:L
tR = tR1;
lamda(i)
tR(find(tR>=lamda(i))) = 1; %令大于lamda的为1
tR(find(tR<lamda(i))) = 0; %令小于lamda的为0
tR
end
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对最大最小法构造模糊相似矩阵的传递闭包求出截矩阵，然后进展聚类，聚类结果如下：
〔1〕当时，这8种产品分为8类{x1}，{x2}，{x3}，{x4}，{x5}，{x6}，{x7}，{x8}。
图七 时的截矩阵
〔2〕当时，这8种产品分为7类{x1}，{x2}，{x3}，{x4, x5}，{x6}，{x7}，{x8}。
图八 时的截矩阵
〔3〕当时，这8种产品分为6类{x1}，{x2, x3}，{x4, x5}，{x6}，{x7}，{x8}。
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图九 时的截矩阵
〔4〕当时，这8种产品分为5类{x1}，{x2, x3}，{x4, x5, x8}，{x6}，{x7}。
图十 时的截矩阵
〔5〕当时，这8种产品分为4类{x1}，{x2, x3}，{x4, x5, x6, x8}，{x7}。
图十一 时的截矩阵
〔6〕当时，这8种产品分为3类{x1}，{x2, x3, x7}，{x4, x5, x6, x8}。
图十二 时的截矩阵
〔7〕当时，这8种产品分为2类{x1}，{x2, x3, x7, x4, x5, x6, x8}。
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图十三 时的截矩阵
〔8〕当时，这8种产品分为1类{x1, x2, x3, x7, x4, x5, x6, x8}。
图十四 时的截矩阵
动态聚类图
根据所求得的传递闭包，再让由大变小，就可形成动态聚类图。
使用Matlab实现代码：
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function [M,N]=juleitu(tR)
%函数功能：画动态聚类图
lamda=unique(