请问灰色聚类法和模糊层次分析法有什么区别和联系？模糊聚类阈值的确定方法？
请问灰色聚类法和模糊层次分析法有什么区别和联系？
灰色聚类法用于摘样点的数据少、原理简单、运算方便、并易于挖掘数据法则。模糊层次分析，需要数据比较多，并且分析详尽，可将数据定量评判。两个都用于不确定性，和模糊性评判
模糊聚类阈值的确定 *** ？
模糊聚类 *** 包括传递闭包法、最大树法、编网法、基于摄动的模糊聚类 *** 、模糊C-均值 *** 等。模糊聚类分析己广泛使用于经济学、生物学、气象学、信息科学、工程技术科学等许多领域。
聚类任务的正确描述？
聚类，即将物理或抽象对象的聚集分成由类似的对象组成的多个类的过程。由聚类所生成的簇是一组数据对象的聚集，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析 *** 。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰盛，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预告法等。在数据挖掘中，聚类也是很重要的一个概念。传统的聚类分析计算 *** 主要有划分 *** 、层次 *** 、基于密度的 *** 、基于网格的 *** 、基于模型的 *** 五种。
聚类分析的算法有哪几类？
聚类算法有多种，包括系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预告法等。其中比较知名的是K-Means聚类算法和基于密度的聚类算法，如高斯聚类模型和DBSCAN算法。
0