基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在商空间理论基础上,提出了基于Fuzzy相似关系和归一化距离的聚类分析方法,用以解决复杂系统的数据结构分析问题.得到了如下结论:(1) 通过引入基于Fuzzy相似关系和归一化距离的分层递阶结构,建立了严格的聚类分析理论描述;(2) 给出了有效的分层递阶结构聚类的快速算法;(3) 给出了两个Fuzzy相似关系或由两个归一化距离诱导的Fuzzy相似关系是同构的充分条件.其中所研究的理论和方法适应于建立在相似关系之上的任何复杂系统的数据结构分析.
推荐文章
基于商空间的模糊聚类方法研究
商空间
粒度
模糊聚类分析
客户细分
基于Kruskal的拆旧区空间时序安排模糊聚类分析
Kruskal
拆旧区
空间时序
模糊聚类
基于动态模糊聚类分析的模糊集划分新方法
模糊集划分
蒙特卡罗分析
动态模糊聚类分析
基于文化算法的模糊聚类分析
文化算法
双层机构
模糊c均值
信仰
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于模糊商空间的聚类分析方法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 Fuzzy商空间 分层递阶结构 聚类分析 Fuzzy相似关系 归一化距离 同构
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 861-868
页数 8页 分类号 TP18
字数 2825字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1001.2008.00861
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程家兴 安徽大学国家教育部智能计算和信号处理重点实验室 93 1344 17.0 35.0
2 朱平 江南大学理学院 60 186 7.0 12.0
3 唐旭清 安徽大学国家教育部智能计算和信号处理重点实验室 40 707 9.0 26.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (5)
共引文献  (168)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (34)
同被引文献  (93)
二级引证文献  (195)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2003(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2005(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2008(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2009(7)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(0)
2010(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2011(15)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(9)
2012(14)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(12)
2013(24)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(20)
2014(15)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(13)
2015(35)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(33)
2016(30)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(29)
2017(27)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(25)
2018(28)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(25)
2019(24)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(22)
2020(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
研究主题发展历程
节点文献
Fuzzy商空间
分层递阶结构
聚类分析
Fuzzy相似关系
归一化距离
同构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
论文1v1指导