自组织神经网络在模糊聚类中的应用研究

聚类是按照事物的某些属性,把事物分类,使类间的相似性尽量小,类内的相似性尽量大。将事物通过适当聚类,才能便于研究事物的内部规律,但客观世界中存在着大量界线不分明的问题,研究模糊聚类的方法正是为了解决这类问题。在对常规模糊聚类方法分析的基础上,提出了一种将自组织竞争神经网络技术运用于模糊聚类的一种方法,并以100种动物分类为例,进行了模拟试验,仿真结果证明这种方法进行模糊聚类的思想正确,方法可行,效果较好。