模糊聚类分析报告试验报告材料

1、实用文档标准文案专业：信息与计算科学 姓名： 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行模糊矩阵的有关运算实验学时：4学时实验内容：根据已知数据进行数据标准化.根据已知数据建立模糊相似矩阵，并求出其传递闭包矩阵.（可选做）根据模糊等价矩阵绘制动态聚类图.（可选做）根据原始数据或标准化后的数据和的结果确定最佳分类 .实验日期：20017年12月02日实验步骤：1问题描述：设有8种产品，它们的指标如下：xi= (37,38,12,16,13,12)X2= (69,73,74,22,64,17)X3= (73,86

2、,49,27,68,39)X4= (57,58,64,84,63,28)X5= (38,56,65,85,62,27)X6= (65,55,64,15,26,48)X7= (65,56,15,42,65,35)X8= (66,45,65,55,34,32)建立相似矩阵，并用传递闭包法进行模糊聚类。2解决步骤：2.1建立原始数据矩阵户论域 X =由 X2： Xn）为被分类对象，每个对象乂有 m 个指标表示其性状,Xi1,Xi2,XmLi=1,2，n由此可得原始数据矩阵。Xi实用文档标准文案2.2.2使用Matlab实现代码:function x_zuida, x_pingyi = bzh(x)%

3、函数功能：标准花矩阵m,n = size(x);B = max(x);B1 = max(x) - min(x);Bm = min(x);for i = 1:nx1(:,i) = x(:,i)/B(i);%最大值规格化x2(:,i) = (x(:,i) - Bm(i)/B1(i);%平移极差标准化endx_zuida =X1x_pingyi =X2丁是，得到原始数据矩阵为z373812161312、697374226417738649276839X =575864846328385665856227655564152648655615426535Q64565553432其中 Xnm表示第 n 个

4、分类对象的第 m 个指标的原始数据，其中m = 6, n = 802.2样本数据标准化2.2.1对上述矩阵进行如下变化，将数据压缩到0,1,使用方法为平移极 差变换和最大值规格化方法。(1)平移极差变换:XikXR-mjg maxXik-m.in。1 ：i n1:i n(k =1,2,)|,m)显然有0 R2R4-,；R2k经过有限次运算后存在k使R2k= R2(k*)，丁是R*= R2k,R*即为所求的模 糊等价矩阵。2.4.2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;w

5、hile flag=0for i= 1: afor j= 1: afor k=1:aB( i , j ) = max(min( R( i , k) , R( k, j) ) , B( i , j ) ) ; %R与R内积，先取小再取大endendendif B=Rflag=1;elseR=B;%循环计算R传递闭包endendtr = B;实用文档标准文案2.4.3对最大最小法构造模糊的相似矩阵求传递闭包结果如图所示:tR_zulda i x i ao =1. 00000.44360. 4436(X 44360. 443&0, 44360, 44360, 443S0. 44361. 00

6、000. 7SL70. 72730. 72730. 72730. 75410. 72730, 44360.7817LOOOO0. 72730.72730. 72730. 75410. 72730. 443&0. 72730. 72731. 00000. 92890. 76690. 72730. 77390. 44360.72730. 72730. 9289L 00000. 76690. 72730. 7739a 44360.72730. 72730. 76690. 76691. 00000. 72730. 76690. 44360.75410, 7541CL 72730. 72730,

7、 72731, 00000. 72730. 44360.72730, 72730- 77390. 77390. 76690. 72731. 0000图五最大最小法构造模糊相似矩阵的传递闭包tR_suanshu =1. 00000. 61450. 61450. 61450. 61450. 61450. 61450. 61450.6145L 00000. 87750. 84210. 84210. 34210. 85980. 84210. 61450. 8775L 00000. 84210. 84210. 84210. 85980. 84210. &1450. 84210. 84211. 0

8、0000. 96310. 86810. 84210. 87260. 61450. S4210.84210. 96311, 00000. 86810. 84210. 87260. 61450. 84210. 84210. 86810. 86811. 00000. 84210. 86810. &1450, 85980, 05980、84210. S4210. 84211.00000. 84210.61450. 84210.84210. 87260. 87260. 86810. 84211. 0000图六算术平均法造构造模糊相似矩阵的传递闭包2.5聚类分析2.5.1得到模糊等价矩阵R*后，可

9、在适当水平Z上截取R*,将模糊等价矩 阵中大丁值兀的数归为一类。2.5.2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(lamdadescend);for i = 1:LtR = tR1;lamda(i)tR(find(tR=lamda(i) = 1;%令大丁lamda的为1tR(find(tRlamda(i) = 0; %令小丁lamda的为0 tR end实用文档标准文案2.

10、5.3对最大最小法构造模糊相似矩阵的传递闭包求出截矩阵，然后进行聚类，聚类结果如下：(1)当舄=1时，这8种产品分为8类Xi, (X2 , X3, X4, X5 , X6,(X7 , X8。tR =1000000001000000001000000001000000001000000001000000001000000001图七舄=1时的截矩阵时，这8种产品分为7类(Xi , (X2 , (X3 , (X4, X5 , (X6,(X7 , (X8。tR =1000000001000000001000000001100000011000000001000000001000000001图八 舄=0

11、.9289时的截矩阵(3)当舄=0.7817时，这8种产品分为6类(Xi , (X2, X3 , (X4, X5 , (X&,(X7 , (X8。tR =1000000001100000011000000001100000011000000001000000001000000001图九九=0.7817时的截矩阵(2)当靠 =实用文档标准文案(4)当舄=0.7739时，这8种产品分为5类(x1 , X2, x3 , x4, x5, x8,X6 ,#7。tR =1000000001100000011000000001100100011001000001000000001000011001图

12、十A =0.7739时的截矩阵(5)当舄=0.7369时，这8种产品分为4类(xi , (x2, x , (x4,x5, x6, x8,#7。tR =10000000011000000110000000011101000111010001110100000010000I1101图十一 K= 0.7669时的截矩阵(6)当舄=0.7541时，这8种产品分为3类(xi , (x2, x3, x , (x4, x5, x6,x8 o tR =1000000001100010011000100001110100011101000111010110001000011101图十二X =0.7541时的截矩

13、阵(7)当舄=07273时，这8种产品分为2类(x1 ,#2,x3,*,x4, x5, x6, x8。实用文档标准文案tR =1000000001111111011111110111111101111111011111110111111101111111图十三舄=0.7273时的截矩阵(8)当X =0.4436时，这8种产品分为1类X1,X2,X3, X7,X4, X5, X6, X8)tR =11 L1111111. 1111111 1. 111111111111111111111111 L1111111. 1111111 : 11111图十四九=0.4436时的截矩阵2.5动态聚类图2.5

14、.1根据所求得的传递闭包，再让 九由大变小，就可形成动态聚类图2.5.2使用Matlab实现代码：标准文案function M,N=juleitu(tR)实用文档%函数功能：画动态聚类图lamda=unique(tR);%取A矩阵不同元素构成的向量，来确定阈值L=length(lamda);M=1:L;for i=L-1:-1:1%获得分类情况：对元素分类进行排序m,n=find(tR=lamda(i);Ni,1=n;Ni,2=m;tR(m(1),:)=0;mm=unique(m);Ni,3=mm;len=length(find(m=mm(1);depth=length(find(m=mm(2

15、);index1=find(M=mm(1);MM=M(1:index1-1),M(index1+depth:L);index2=find(MM=mm (2);M=M(index1:index1+depth-1);M=MM(1:index2-1),M,MM(index2:end);endM=1:L;M;ones(1,L);h=(max(lamda)-min(lamda)/L;figuretext(L,1,sprintf( x%d,M(2,L);text(0,1,sprintf(%3.4f ,1);text(0,(1+min(lamda)/2,sprintf(%3.4f,(1+min(lamda)

16、/2);text(0,min(lamda),sprintf(%3.4f,min(lamda);hold onfor i=L-1:-1:1%获得分类情况：每一个子类的元素m=Ni,2;n=Ni,1;mm=Ni,3;k=find(M(2,:)=mm(1);l=find(M(2,:)=mm (2);x1=M(1,k);y1=M(3,k);x2=M(1,l);y2=M(3,l);x=x1,x1,x2,x2;M(3,k,l)=lamda(i);M(1,k,l)=sum(M(1,k,l)/length(M(1,k,l);y=y1,lamda(i),lamda(i),y2;plot(x,y);text(i,

17、1,sprintf( x%d ,M(2,i);text(M(1,k(1),lamda(i)+h*0.1,sprintf( %3.4f,lamda(i);endaxis(0 L+1 min(lamda) max(lamda)axis offhold offend实用文档标准文案实验心得：通过这次实验，让我了解到模糊矩阵的一些基本知识，同时也让我了解到了 模糊关系，然后也让我学会应用模糊聚类分析。同时也让我更加了解对Matlab的操作，特别是关丁矩阵的操作命令。附录：main.mx=37 38 12 16 13 12;69 73 74 22 64 17;73 86 49 27 68 39;57 58 64 84 63 28;38 56 65 85 62 27;65 55 64 15 26