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1、聚類是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支。由于模糊聚類考慮到樣本類屬的中介性,把樣本對(duì)于各類的隸屬度由傳統(tǒng)的0,1擴(kuò)展到[0,1],更能反應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界,因此成為了聚類分析研究的主流,在天氣預(yù)報(bào)、醫(yī)學(xué)診斷和圖像分割等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
本文從兩方面介紹了模糊聚類在優(yōu)化決策中的應(yīng)用。一方面基于模糊關(guān)系的聚類分析法,引入直接聚類法,在層次分析法的基礎(chǔ)上,提出了一種新的求指標(biāo)權(quán)重的算法,該算法使最終得到的權(quán)重結(jié)果更加符合實(shí)際情況;另一方面,基于
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