灰色聚类法的优缺点(灰色聚类评价模型) 灰色聚类评价模型法:& nbsp& nbsp灰色聚类是将聚类对象的白化元素按若干个灰色类汇总为不同的聚类指标，以确定聚类对象属于哪一类。 一般步骤如下:& nbsp(一)确定聚类对象和聚类指标:& nbsp& nbsp集群对象记录为:I ∈{ ⅰ，ⅱ，…}；簇索引为:k∈{1*，2*，…，n * }；给出不同聚类对象和不同聚类指标的白化数dik，形成样本矩阵d =[dik]:& nbsp；& nbsp当各种灰度级的白化值在数量上相差太大时，应该先无量纲化。 & nbsp& nbsp& nbsp(2)确定灰类和白化函数FKJ(x):& nbsp；& nbsp一般取“高”、“中”、“低”三种灰色类型进行分析，记为:J ∈ {1，2，3} 三个灰度级的白化函数如下图所示。 图片& nbsp三个灰度级的白化函数曲线fkj(djk)是当第I个聚类对象的第k个索引属于第j个灰度级时的白化函数值。 & nbsp& nbsp& nbsp(3)找到校准聚类权重ηkj & nbsp；& nbsp& nbsp(4)求聚类系数σij & nbsp；& nbsp& nbspσji是第I个聚类对象的第j个灰度级的聚类系数。 & nbsp& nbsp& nbsp(5)构建聚类矩阵:& nbsp& nbsp(6)聚类:& nbsp& nbsp对于任意I，如果σ ij * = max {σ ij，j = 1，2，3}，则表示第I个聚类对象属于第j个灰类。 免责声明：本网部分内容来自互联网媒体、机构或其他网站的信息转载以及网友自行发布，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。本网所有信息仅供参考，不做交易和服务的根据。本网内容如有侵权或其它问题请及时告之，本网将及时修改或删除。凡以任何方式登录本网站或直接、间接使用本网站资料者，视为自愿接受本网站声明的约束。
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