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Cluster analysis model with T-fuzzy data

机译:T模糊数据的聚类分析模型

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摘要

With T-fuzzy data definition, properties and weigh-and-measure formula given and dimension unified by the aid of normal standardization, first, the author discusses Min-Max (resp. Max-Min) transitive closure as well as α (or β) threshold value principle with a shortcut method produced for the cluster. Besides, he establishes a cluster analysis model with T-fuzzy data, and gains an access to T-fuzzy data and two approaches to non-fuzzifying. Finally, he shows results generally in coincident with practice, by an example in this paper.
机译:借助T-fuzzy数据定义,属性和度量衡公式,并借助归一化标准化统一维度,首先,作者讨论了Min-Max(分别为Max-Min)传递闭包以及α(或β) )阈值原理,并为群集生成了一种快捷方法。此外,他使用T模糊数据建立了聚类分析模型,并获得了T模糊数据和两种非模糊方法。最后,通过本文的一个例子,他展示了与实践相吻合的结果。

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