一种基于新的直觉模糊相似度的聚类方法

• 作者: 潘小东 袁泽华
• 来源期刊: 洛阳理工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 直觉模糊相似度 聚类方法 直觉模糊熵 满意度阈值
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与数理
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4679字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-5403.2017.04.019

摘要

针对现有直觉模糊聚类方法中大多数未考虑指标权重,且计算结果为实数的问题,提出了一种基于新直觉模糊相似度的聚类方法.运用直觉模糊熵得到指标权重,构造了一种考虑指标权重的直觉模糊相似度公式,得到直觉模糊相似矩阵,构造了满意度阈值.决策者根据自身满意度偏好选择合适满意度阈值,将直觉模糊相似矩阵转化为实数矩阵,然后利用平方自合成方法得到模糊等价矩阵,选择适当的置信值进行聚类,最后通过实例验证所提方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘小东	西南交通大学数学学院	15	27	3.0	4.0
2	袁泽华	西南交通大学数学学院	4	60	3.0	4.0