模糊聚类分析方法在甘肃农业经济类型划分中的应用

声明

摘要

1 绪论

1．1 论文的研究背景

1．2 研究的目的和意义

1．3 国内外研究动态

1．3．1 模糊聚类算法的研究动态

1．3．2 模糊聚类有效性的研究动态

1．3．3 模糊聚类应用的研究动态

1．4 论文的组织结构

2 模糊聚类理论

2．1 模糊聚类分析的数学模型

2．2 典型的模糊聚类算法

2．2．1 基于相似性关系的模糊聚类算法

2．2．2 基于模糊等价关系的传递闭包法

2．2．3 基于模糊图论的最大支撑树法

2．2．4 基于目标函数的模糊聚类算法

2．3 模糊C均值聚类算法

2．3．1 模糊C均值聚类的目标函数

2．3．2 模糊C均值聚类的实现

2．3．3 模糊C均值聚类的有效性

3 加权模糊C均值聚类算法

3．1 数据集的模糊C划分

3．2 权值的确定方法

3．3 加权模糊C均值聚类的原理

3．4 加权模糊C均值聚类算法

3．5 加权指数m的确定

3．6 加权模糊C聚类算法性能测试

3．7 本章小结

4 加权模糊C均值聚类算法的应用

4．1 甘肃省农业经济指标的选取

4．2 权值的确定

4．3 加权模糊C均值聚类算法的应用

4．4 本章小结

5 模糊聚类有效性分析

5．1 几种常用的有效性指标

5．2 新的模糊聚类有效性指标

5．2．1 分离度的定义

5．2．2 Vnew指标

5．2．3 Vnew指标的可靠性验证

5．3 加权模糊C均值聚类结果的有效性分析

5．4 小结

6 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

致谢

参考文献

附录A 二维随机数据集

附录B 三维随机数据集

附录C IRIS数据集

攻读学位期间的研究成果