數(shù)學(xué)建模中模糊聚類分析法的優(yōu)缺點(diǎn)？模糊聚類分析在數(shù)學(xué)建模中的優(yōu)勢(shì)：聚類分析模型的優(yōu)勢(shì)是結(jié)論形式直觀簡(jiǎn)潔。缺點(diǎn)：當(dāng)樣本量較大時(shí)，很難得到聚類結(jié)論。因?yàn)橄嗨贫认禂?shù)是基于被試的反映來(lái)建立反映被試之間內(nèi)在關(guān)系

數(shù)學(xué)建模中模糊聚類分析法的優(yōu)缺點(diǎn)？

模糊聚類分析在數(shù)學(xué)建模中的優(yōu)勢(shì)：聚類分析模型的優(yōu)勢(shì)是結(jié)論形式直觀簡(jiǎn)潔。缺點(diǎn)：當(dāng)樣本量較大時(shí)，很難得到聚類結(jié)論。

因?yàn)橄嗨贫认禂?shù)是基于被試的反映來(lái)建立反映被試之間內(nèi)在關(guān)系的指標(biāo)，有時(shí)在實(shí)踐中，雖然從被試反映的數(shù)據(jù)來(lái)看，它們之間有著密切的關(guān)系，但是事物之間沒有內(nèi)在的聯(lián)系，用相似系數(shù)進(jìn)行聚類分析的結(jié)果顯然是不合適的，但是聚類分析模型本身并不能識(shí)別出這樣的錯(cuò)誤。

模糊聚類分析是根據(jù)客觀事物的特性、親密度和相似性，建立模糊相似關(guān)系，對(duì)客觀事物進(jìn)行聚類的一種分析方法。

有無(wú)窮多個(gè)模糊劃分矩陣，整個(gè)模糊劃分矩陣稱為模糊劃分空間。最優(yōu)分類的準(zhǔn)則是樣本到聚類中心距離的最小平方和。由于一個(gè)樣本根據(jù)隸屬度的不同屬于不同的類，因此需要同時(shí)考慮樣本與每個(gè)類的聚類中心之間的距離。分步聚類法需要迭代計(jì)算，計(jì)算工作量很大，需要在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行。通過(guò)計(jì)算最優(yōu)模糊劃分矩陣，得到相應(yīng)的常規(guī)劃分。此時(shí)，可以將聚類中心存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中，再逐個(gè)輸入樣本，與每個(gè)聚類中心進(jìn)行比較，哪個(gè)聚類中心最接近哪個(gè)聚類中心。

此方法需要提前知道類別數(shù)。如果類別數(shù)量不合理，將重新計(jì)算。這不如使用基于模糊等價(jià)的系統(tǒng)聚類方法，但我們可以得到聚類中心，即各種模式樣本，這是經(jīng)常需要的。因此，模糊等價(jià)關(guān)系的結(jié)果可以作為初始分類，用迭代的方法可以得到較好的結(jié)果。

模糊聚類的基本思想是什么？

聚類分析是指將物理或抽象對(duì)象分組為由相似對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過(guò)程。

這是一種重要的人類行為。聚類和分類的區(qū)別在于聚類所需的類是未知的。聚類是將數(shù)據(jù)分為不同的類或簇的過(guò)程，因此同一簇中的對(duì)象具有很大的相似性，而不同簇中的對(duì)象具有很大的差異性。聚類分析的目的是收集數(shù)據(jù)，根據(jù)相似度進(jìn)行分類。聚類來(lái)自許多領(lǐng)域，包括數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)。在不同的應(yīng)用領(lǐng)域，人們發(fā)展了許多聚類技術(shù)。這些技術(shù)用于描述數(shù)據(jù)，度量不同數(shù)據(jù)源之間的相似性，并將數(shù)據(jù)源劃分為不同的聚類。