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模 糊 聚 类模糊聚类 所谓聚类分析就是根据事物间的不同特征、亲疏程度和相似性等关系，对他们进 行分类的一种数学方法，其数学基础是数理统计中的多元分析。由于在现实世界 中，事物间的关系其界限往往是不分明的，即为模糊关系，故利用模糊数学方法 来进行聚类分析会显得更自然，更符合客观实际。 应用：天气预报、地震预报、灾害预测、环境保护、地质研究、石油与天然气勘 探、工程设计、图像分析、经济管理、医学研究等领域。历 史 时间 事件 1965 L.A.Zadeh创立模糊集合论 1969 E.H.Ruspinid引入模糊划分的概念进行模糊聚类分析 I.Gitman和M.D.Levine提出了单峰模糊集方法用于处理大 数据集和复杂分布的聚类 1974 J.C.Dunn提出了模糊ISODATA聚类方法 1981 J.C.Bezdek改善了FCM方法分类与聚类 分类(Classification)：根据数据的特征或属性，划分到已有的类别中，是一种 监督学习(Supervised Learning)方法，必须事先明确知道各个类别的信息，并 且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。 常用的分类算法： 决策树
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