基于聚类分析的模糊分类系统构造方法

被引：19

作者：

童树鸿

沈毅

刘志言

机构：

[1] 哈尔滨工业大学控制科学与工程系

来源：

控制与决策 | 2001年 / S1期

关键词：

模糊规则; 聚类算法; 模式识别; 特征空间;

D O I：

10.13195/j.cd.2001.s1.97.tongshh.024

中图分类号：

O159 [模糊数学];

学科分类号：

070104 ;

摘要：

提出一种新的利用样本数据构造模糊分类系统的方法。首先对每一类样本进行聚类分析 ,提出一种自适应确定各类别聚类数目的迭代算法 ,从而实现对特征空间的划分。然后对每个特征子空间产生一条模糊规则 ,将所有的规则组合在一起形成初始模糊分类系统 ,并对该系统进行结构简化和参数优化 ,在系统结构尽可能简单的前提下 ,进一步提高系统的分类性能。最后利用该方法对二维特征空间的两类样本和 Iris数据样本进行分类。仿真结果表明 ,该方法能利用较少的模糊分类规则达到较高的识别率

引用

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