<<
>>

2.1.5 Классификация методов кластерного анализа, основанных на использовании понятий дистанционной меры и нечеткого множества.

Среди; методов классификации, использующих понятие нечеткого множества, можно вьщелить матричные методы, основанные на использовании нечетких матриц.

Исходные данные представляются в виде матриц, компонентами которых служат одно- или двух-аргументные функции.

Функции сравнения удобно задавать матричными формами, а т.к. каждый элемент матрицы;является при этом нечеткой функцией, то и сама матрица является нечеткой матрицей.

Необходимость, рассмотренных в этом подпункте методов, связана с тем, что при различных методах сбора информации с дальнейшей задачей их классификации, часть атрибутов характеристик объектов может быть задана функциями принадлежности к множеству достоверных характеристик (например, если мы рассмотрим; данные опросов, то под множеством достоверных характеристик будем понимать правильные ответы на вопросы).

<< | >>
Источник: Стадник Алексей Викторович. Использование искусственных нейронных сетей и вейвлет-анализа для повышения эффективности в задачах распознавания и классификации. 2004

Еще по теме 2.1.5 Классификация методов кластерного анализа, основанных на использовании понятий дистанционной меры и нечеткого множества.: