【摘要】：模糊語言學(xué)主要應(yīng)用于解決決策和聚類問題,本文主要研究基于模糊語言學(xué)中猶豫模糊信息的聚類技術(shù)。傳統(tǒng)聚類技術(shù)分為硬劃分和軟劃分,關(guān)于二者的研究都已相對(duì)成熟,而基于猶豫模糊信息的聚類技術(shù)是近幾年開始逐漸成為熱門的研究問題,因此,目前還存在許多不足,比如:用于描述模糊數(shù)據(jù)集的語言模型較老,無法實(shí)現(xiàn)對(duì)不確定信息的相對(duì)準(zhǔn)確描述;涉及具有多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的問題時(shí),針對(duì)權(quán)重信息缺失的情況缺乏應(yīng)對(duì)措施,影響聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性;聚類過程復(fù)雜,效率較低等。因此,本文主要針對(duì)以上不足做研究,完成的主要工作如下:(1)針對(duì)所采用語言模型較老的問題,本文選取最新的語言術(shù)語集——概率語言術(shù)語集(PLTSs)作為研究對(duì)象,以提高對(duì)不確定性信息的表達(dá)能力。PLTSs不僅允許評(píng)估者提供多個(gè)語言術(shù)語,并且允許存在猶豫度,極大地包容了不確定性。相關(guān)系數(shù)是聚類的重要指標(biāo),因此,本文推導(dǎo)并證明了基于PLTSs的相關(guān)系數(shù)公式以及相關(guān)系數(shù)的上下邊界和猶豫度。(2)針對(duì)權(quán)重信息缺失的問題,本文綜合考慮了主、客觀權(quán)重對(duì)聚類的影響,提出了標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重確定算法,該算法主要包括計(jì)算由數(shù)據(jù)本身差異產(chǎn)生的客觀權(quán)重、對(duì)主觀權(quán)重進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作以及按照比例結(jié)合主、客觀權(quán)重得到最終權(quán)重向量這三個(gè)步驟,可有效解決解決權(quán)重信息完全已知、部分已知和完全未知三種情況的問題。(3)針對(duì)聚類過程復(fù)雜、效率低的問題,本文結(jié)合當(dāng)前最新的研究工作,提出了過程簡(jiǎn)單、效率較高的基于PLTSs的正交模糊聚類算法。算法涉及的主要步驟如下:首先,結(jié)合本文提出的標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重確定算法與加權(quán)相關(guān)系數(shù)公式計(jì)算得到加權(quán)相關(guān)系數(shù)矩陣;其次,計(jì)算該相關(guān)系數(shù)矩陣的等價(jià)矩陣;然后,根據(jù)等價(jià)矩陣確定置信水平λ值,進(jìn)而獲得λ-切割矩陣;最后,根據(jù)切割矩陣內(nèi)部列向量之間的正交關(guān)系來確定對(duì)應(yīng)樣本是否可以放在同一類別中,得到最終的聚類結(jié)果。文末通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比和K-means聚類算法驗(yàn)證本文所提算法的準(zhǔn)確性和高效性。
【學(xué)位授予單位】：福建師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：H083;TP311.13

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本文編號(hào)：2758670