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【24h】

Multidimensional scaling of fuzzy dissimilarity data

机译：模糊相异数据的多维缩放

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Multidimensional scaling is a well-known technique for representing measurements of dissimilarity among objects as distances between points in a p-dimensional space. In this paper, this method is extended to the case where dissimilarities are expressed as intervals or fuzzy numbers. Each object is then no longer represented by a point but by a crisp or a fuzzy region. To determine these regions, two algorithms are proposed and illustrated using typical datasets. Experiments demonstrate the Ability of the methods to represent both the structure and the vagueness of dissimilarity measurements.
机译：多维缩放是一种众所周知的技术，用于将对象之间的不相似性度量表示为p维空间中点之间的距离。在本文中，此方法扩展到了以间隔或模糊数表示不相似的情况。然后，每个对象不再由点表示，而是由清晰或模糊的区域表示。为了确定这些区域，提出了两种算法，并使用典型的数据集进行了说明。实验证明了该方法能够代表结构和模糊度测量的模糊性。

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