《模式识别原理、应用及实现》 课件 第7章模糊模式识别_第1页
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文档简介

7.1模糊模式分类的直接方法7.1.1直接方法——隶属原则直接计算样品的隶属度，根据隶属度最大原则进行分类。——用于单个模式的识别隶属原则：

隶属原则是显然的，易于公认的，但其分类效果如果，十分依赖于建立已知模式类隶属函数的技巧。现有45岁、30岁、65岁、21岁各一人，问应分别属于哪一类？中：青：中年

老年青年年龄（岁）10.50451002070∴属于老年人。

7.2模糊模式分类的间接方法武汉理工大学7.2.1间接方法——择近原则——适合于模糊集求模糊集合之间接近程度的问题。1．模糊集合间的距离聚类分析中两向量间的明氏距离2.贴近度2）格贴近度内积、外积分别定义为3.择近原则7.3模糊聚类分析法武汉理工大学7.3.1基于模式糊等价关系的聚类分析法只有模糊等价关系才能用模糊等价矩阵进行截矩阵分类。称为：截矩阵分类法*对于模糊等价关系：可以用模糊等价矩阵的截矩阵直接进行模式分类。*对模糊相似关系：必须由相应的模糊相似矩阵生成模糊等价矩阵，然后对生成的等价矩阵利用截矩阵的办法分类。包括：要求按不同λ水平分类。1．模糊等价关系的截矩阵分类法动态聚类图：2．模糊相似关系的截矩阵分类法必须用模糊相似矩阵生成一个模糊等价矩阵。直接用模糊相似关系进行分类出现的问题：例6.5设有五种矿石，按其颜色、比重等性质得出描述其“相似程度”的模糊关系矩阵如下：（1）判断是什么矩阵：矩阵R的自反性、对称性是明显的，计算传递性：产生矛盾。给定一个模糊相似矩阵就可以得到一个模糊等价矩阵。7.4模糊Ｋ－均值算法武汉理工大学①任选K个聚类中心；②按最近邻规则聚类；③根据聚类结果计算新的聚类中心，比较新旧聚类中心是否相等；④新旧中心相等，结束；否则回到②。模糊K-均值算法基本思想：首先设定一些类及每个样本对各类的隶属度；然后通过迭代，不断调整隶属度至收敛。K-均值算法回顾：模糊K-均值算法

由聚类分析中动态聚类法中的K-均值算法派生出来。(1)确定模式类数K，1<K<N，N为样本个数。步骤：加权平均例如，3个样本时：！例当有两个聚类中心时，样本j对两个类别隶属度的计算：类似于相对距离例：由U(0)可知，倾向于X1

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