[姓名][学号] 实验二模糊聚类与模糊识别 实验目的 掌握模糊相似矩阵的建立方法与最大隶属原则,会求传递闭包矩阵;会使用 数学软件 MATLAB进行模糊矩阵的有关运算 实验学时:4学时 实验内容: (1)根据已知数据进行数据标准化 (2)根据已知数据建立模糊相似矩阵,并求出其传递闭包矩阵. (3)(可选做)根据模糊等价矩阵绘制动态聚类图 (4)(可选做)根据原始数据或标准化后的数据和(3)的结果确定最佳分类 (5)根据已知数据用最大隶属原则进行模糊识别 实验日期:200x年ⅹ月x日 操作步骤: (1)数据标准化一平移极差变换 A=[1.0 1.0 2.0 2.5 2.0 2.0 2.0 1.0 1.0 3.0 3.0 3.0 1.0 3.0 3.0 1.0 1.0 5.0 0.5 6.0 4.0 6.0 5.0 3.0 2.0 2.0 4.0 3.0 1.0 al=0;a2=0; f or Fm al=A(1,1) a2=A(l,1) 厂1n if(aI>A, D)al=AG,i); if(a2<A(, D)a2=A(. 1); end for=l:n AG,iF(AG,)-al(a2-a1)[姓名] [学号] 实验二 模糊聚类与模糊识别 实验目的： 掌握模糊相似矩阵的建立方法与最大隶属原则，会求传递闭包矩阵；会使用 数学软件 MATLAB 进行模糊矩阵的有关运算. 实验学时：4 学时 实验内容： ⑴ 根据已知数据进行数据标准化. ⑵ 根据已知数据建立模糊相似矩阵，并求出其传递闭包矩阵. ⑶ (可选做)根据模糊等价矩阵绘制动态聚类图. ⑷ (可选做)根据原始数据或标准化后的数据和⑶的结果确定最佳分类. ⑸ 根据已知数据用最大隶属原则进行模糊识别. 实验日期：200x 年 x 月 x 日 操作步骤： ⑴ 数据标准化—平移极差变换. A=[1.0 3.5 1.0 0.0 2.0 2.5 2.0 2.0 2.0 3.5 1.0 1.0 3.0 3.0 3.0 1.0 3.0 3.0 1.0 1.0 5.0 0.5 5.0 2.0 6.0 1.5 4.0 0.0 6.0 1.5 4.0 1.0 5.0 3.0 2.0 2.0 4.0 3.0 1.0 2.0]; n=10;m=4; a1=0;a2=0; for i=1:m a1=A(1,i); a2=A(1,i); for j=1:n if(a1>A(j,i))a1=A(j,i); end if(a2<A(j,i))a2=A(j,i); end end for j=1:n A(j,i)=(A(j,i)-a1)/(a2-a1); end end A