模糊聚類算法若干問題研究及其在教育統(tǒng)計分析中的應(yīng)用.pdf

1、聚類是將數(shù)據(jù)對象分組為多個類或簇，同一個簇中的對象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對象差別較大。而聚類也伴隨著模糊性，將模糊數(shù)學(xué)中的有關(guān)概念與方法引進(jìn)聚類分析，可以對客觀事物進(jìn)行更合理的分類。 本文介紹了常規(guī)的聚類分析方法和應(yīng)用，結(jié)合模糊關(guān)系理論的發(fā)展，對模糊矩陣的相關(guān)理論和計算方法進(jìn)行了探討，對常規(guī)的四種模糊聚類分析方法：譜系聚類分析方法、基于等價關(guān)系的聚類分析方法、圖論聚類分析方法、基于目標(biāo)函數(shù)的聚類分析方法進(jìn)行了比較，最

2、后根據(jù)教育統(tǒng)計和分析的實際需要，重點對基于等價關(guān)系的聚類分析方法進(jìn)行了重點分析，給出了基于二叉樹的改進(jìn)等價關(guān)系生成算法及其分析。 通過對模糊理論中的模糊聚類分析方法在教育統(tǒng)計與分析中的應(yīng)用研究，為模糊理論在現(xiàn)實生活中的應(yīng)用進(jìn)行了實踐。應(yīng)用分析工具M(jìn)atlab對教育統(tǒng)計和分析中的學(xué)生成績等級制評分和基于知識結(jié)構(gòu)的模糊聚類進(jìn)行了分析，證明了改進(jìn)算法的有效性，模糊聚類應(yīng)用于教育統(tǒng)計和分析，結(jié)果是更加科學(xué)、公正、合理、符合教學(xué)規(guī)律的。相