模糊聚类技术在甘蔗种植户信息分类中的应用ppt课件.ppt

模糊聚类技术在甘蔗种植户信息分类中的应用姓名:李嘉学号:3106361指导老师:武刚1目录一、选题背景与意义二、基本概念三、模糊聚类分析的原理与方法四、应用实例五、小结2一、选题背景与意义在日常生活中,我们经常要对人和事物进行分类,简单的分类很容易实现,但是稍微复杂一点的分类就会产生混乱。在信息爆炸、数据堆积的当代,除了从大量信息中找到自己需要的信息外,对信息的分类也是一件重要的事情。随着计算机技术的发展,聚类分析越来越多地用于大量的未知类别数据的分类。由于现实的分类过程往往伴随着模糊性,所以用模糊数学的方法来进行聚类分析会显得更自然、更符合客观实际。3一、选题背景与意义在信息推送领域中,聚类分析更是有着重要的作用。本文结合了甘蔗种植户信息分类的实例,说明在信息推送实现过程中,需要对产品信息和用户信息分别进行聚类分析,将相似的用户分为一类,以便在推送中将产品信息和用户信息更好的分类,从而提高推送的准确率。4二、基本概念根据一定的规则,按照事物某些属性,合理划分未分类事物的集合,得到确定事物分类的过程。通过聚类得到事物类,同一类中的事物之间具有较高的相似度或相关度。聚类5二、基本概念*模糊聚类分析数理统计中的一种多元分析方法,用数学方法定量地确定样本的亲疏关系,从而客观地划分类型。事物之间的界限,有些是确切的,有些则是模糊的。例如人群中的面貌相像程度之间的界限是模糊的,天气阴、晴之间的界限也是模糊的。当聚类涉及事物之间的模糊界限时,需运用模糊聚类分析方法。模糊聚类分析广泛应用在气象预报、地质、农业、林业等方面。三、模糊聚类分析的原理与方法在进行模糊聚类分析中,需要用到两种十分重要的矩阵,这决定了聚类分析的结果。分别是模糊相似矩阵和模糊等价矩阵。模糊相似矩阵:设给定U上的一个模糊矩阵R=(rij)n×n,如果它满足:①自反性:rij=1;②对称性;rij=rji,(i,j=1,2…,n),则称R=(rij)n×n是一个模糊相似矩阵。模糊等价矩阵:设给定U上的一个模糊关R=(rij)n×n,如果它满足:①自反性:rij=1;②对称性:rij=rji,(i,j=1,2…,n);③传递性:R·RR,则称R=(rij)n×n是一个模糊等价矩阵。7三、模糊聚类分析的原理与方法(1)选定模糊聚类分析的统计指标,就是选定数据集。(2)将统计指标的数据标准化,便于比较和分析。在标准化时主要有两种方法:平移标准差变化、平移极差变换。其中平移极差变换可以把标准化的数据压缩到[0,1]闭区间。平移极差变换:其中k=1,2,…,m。模糊聚类分析方法8三、模糊聚类分析的原理与方法(3)建立模糊相似矩阵R,主要确定其相似系数rij,即:xi与xj的相似程度,从而确定模糊相似矩阵R。求相似系数rij的方法很多,本文采用欧氏距离法。欧氏距离法9三、模糊聚类分析的原理与方法(4)若模糊相似矩阵R为模糊等价关系,则可进行模糊聚类分析。否则要对R进行改造,使其成为模糊等价关系。(5)建立传递闭包(确定模糊等价矩阵)。由于模糊相似矩阵不满足传递性,因此采用平方法计算传递闭包,具体方法是将R自乘得R·R=R2,再自乘得R2·R2=R4,然后再得R8,R16,……如此继续下去至某一步出现为止,则便是一个模糊等价矩阵t(R)。10