AFS（Axiomatic Fuzzy Set）理論是一種新的模糊數(shù)學(xué)分析方法，在AFS理論框架內(nèi)，給出了依據(jù)原始數(shù)據(jù)和相關(guān)信息確定隸屬函數(shù)及其模糊邏輯運(yùn)算的一個(gè)新算法，使得隸屬函數(shù)和模糊邏輯的建立更客觀、嚴(yán)密和統(tǒng)一。AFS理論已初步應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，模式識(shí)別，故障診斷等領(lǐng)域。 劉曉東教授提出了AFS模糊邏輯的聚類分析算法（X. D. Liu, W. Wang and T. Y.Chai. IEEE Transaction on Systems, Man, Cybernetics, 2005），并將該算法應(yīng)用到人工數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)集上，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該算法能夠有效地對(duì)數(shù)據(jù)聚類并能夠找到最佳的類數(shù)。但是通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，算法中求每個(gè)樣本的模糊描述的方法有些粗糙，而且應(yīng)用的例子含有的樣本太少。因此，針對(duì)此問(wèn)題，本文對(duì)該算法進(jìn)行了改進(jìn)，并將改進(jìn)后的算法應(yīng)用到含有150個(gè)樣本的著名數(shù)據(jù)Iris數(shù)據(jù)（見(jiàn)ftp://ftp.ics.uci.edu/pub/machine-learning-databases/Iris）中去，得到了較好的聚類結(jié)果。 眾所周知，屬性選擇（特征選擇）在聚類算法中起著很... 

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
引言
第1章 模糊聚類分析簡(jiǎn)介
    1.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展
    1.2 聚類分析
        1.2.1 聚類分析概述
        1.2.2 聚類分析的基本步驟
    1.3 模糊聚類分析
第2章 AFS模糊邏輯
    2.1 AFS模糊邏輯
    2.2 AFS方法的基本思想和相關(guān)定義
        2.2.1 AFS代數(shù)
        2.2.2 AFS結(jié)構(gòu)
        2.2.3 基于AFS代數(shù)和結(jié)構(gòu)的ZADEH模糊集的隸屬函數(shù)
    2.3 基于AFS模糊邏輯的模糊聚類分析
        2.3.1 基于AFS模糊邏輯的聚類分析算法
第3章 改進(jìn)的基于AFS模糊邏輯的聚類分析算法
    3.1 改進(jìn)的基于AFS模糊邏輯的聚類分析算法
    3.2 應(yīng)用改進(jìn)算法對(duì)IRIS數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊聚類分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于屬性選擇的AFS模糊邏輯的聚類分析算法
    4.1 基于AFS模糊邏輯的模糊蘊(yùn)涵算子
    4.2 屬性選擇算法
    4.3 基于AFS模糊邏輯的聚類分析新算法
    4.4 應(yīng)用改進(jìn)算法對(duì)WINE數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊聚類分析
        4.4.1 選擇相關(guān)屬性子集
        4.4.2 聚類分析
        4.4.3 與其他聚類分析算法的比較
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表論文
致謝
研究生履歷



本文編號(hào)：3650505