數(shù)學(xué)建模中模糊聚類分析法的優(yōu)缺點？模糊聚類分析在數(shù)學(xué)建模中的優(yōu)勢：聚類分析模型的優(yōu)勢是結(jié)論形式直觀簡潔。缺點：當(dāng)樣本量較大時，很難得到聚類結(jié)論。因為相似度系數(shù)是基于被試的反映來建立反映被試之間內(nèi)在關(guān)系

數(shù)學(xué)建模中模糊聚類分析法的優(yōu)缺點？

模糊聚類分析在數(shù)學(xué)建模中的優(yōu)勢：聚類分析模型的優(yōu)勢是結(jié)論形式直觀簡潔。缺點：當(dāng)樣本量較大時，很難得到聚類結(jié)論。

因為相似度系數(shù)是基于被試的反映來建立反映被試之間內(nèi)在關(guān)系的指標(biāo)，有時在實踐中，雖然從被試反映的數(shù)據(jù)來看，它們之間有著密切的關(guān)系，但是事物之間沒有內(nèi)在的聯(lián)系，用相似系數(shù)進行聚類分析的結(jié)果顯然是不合適的，但是聚類分析模型本身并不能識別出這樣的錯誤。

模糊聚類分析是根據(jù)客觀事物的特性、親密度和相似性，建立模糊相似關(guān)系，對客觀事物進行聚類的一種分析方法。

有無窮多個模糊劃分矩陣，整個模糊劃分矩陣稱為模糊劃分空間。最優(yōu)分類的準(zhǔn)則是樣本到聚類中心距離的最小平方和。由于一個樣本根據(jù)隸屬度的不同屬于不同的類，因此需要同時考慮樣本與每個類的聚類中心之間的距離。分步聚類法需要迭代計算，計算工作量很大，需要在計算機上進行。通過計算最優(yōu)模糊劃分矩陣，得到相應(yīng)的常規(guī)劃分。此時，可以將聚類中心存儲在計算機中，再逐個輸入樣本，與每個聚類中心進行比較，哪個聚類中心最接近哪個聚類中心。

此方法需要提前知道類別數(shù)。如果類別數(shù)量不合理，將重新計算。這不如使用基于模糊等價的系統(tǒng)聚類方法，但我們可以得到聚類中心，即各種模式樣本，這是經(jīng)常需要的。因此，模糊等價關(guān)系的結(jié)果可以作為初始分類，用迭代的方法可以得到較好的結(jié)果。

模糊聚類的基本思想是什么？

聚類分析是指將物理或抽象對象分組為由相似對象組成的多個類的分析過程。

這是一種重要的人類行為。聚類和分類的區(qū)別在于聚類所需的類是未知的。聚類是將數(shù)據(jù)分為不同的類或簇的過程，因此同一簇中的對象具有很大的相似性，而不同簇中的對象具有很大的差異性。聚類分析的目的是收集數(shù)據(jù)，根據(jù)相似度進行分類。聚類來自許多領(lǐng)域，包括數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、生物學(xué)和經(jīng)濟學(xué)。在不同的應(yīng)用領(lǐng)域，人們發(fā)展了許多聚類技術(shù)。這些技術(shù)用于描述數(shù)據(jù)，度量不同數(shù)據(jù)源之間的相似性，并將數(shù)據(jù)源劃分為不同的聚類。