r语言模糊聚类分析（r语言聚类算法）
摘要：
模糊聚类分析是根据客观事物间的特征、亲疏程度、相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行聚类的分析方法，模糊划分矩阵有无穷多个，这种模糊划分矩阵的全体称为模糊划分空间，模糊聚类分析... 本篇目录：
聚类分析和模糊聚类分析的区别
1、模糊聚类分析是聚类分析的一种。聚类分析按照不同的分类标准可以进行不同的分类。就好像人按照性别可以分成男人和女人，按照年龄可以分为老中青一样。
2、聚类分析是数理统计中的一种多元分析 模糊聚类分析 方法，它是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而客观地划分类型。事物之间的界限，有些是确切的，有些则是模糊的。
3、模糊聚类（FCM）是聚类分析方法中的一种，是模糊数学融入K-means，对其进行改进。一般的划分算法，如K-means，是把数据划分到不相交的类中的。即每个数据通过计算最终都将属于一个且唯一一个聚类。
模糊聚类分析的介绍
模糊聚类分析是根据客观事物间的特征、亲疏程度、相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行聚类的分析方法。模糊划分矩阵有无穷多个，这种模糊划分矩阵的全体称为模糊划分空间。
模糊聚类分析：是一种采用模糊数学语言对事物按一定的要求进行描述和分类的数学方法 。
模糊聚类分析是依据客观事物间的特征、亲疏程度和相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行分类的数学方法。用模糊聚类分析方法处理带有模糊性的聚类问题要更为客观、灵活、直观和计算更加简洁。
模糊聚类分析方法与聚类分析法有哪些优点?
数学建模中模糊聚类分析法优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。 缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。
优点：无需事先对数据进行分类或标记，因此可以发现未知的类别和模式。可以处理大量的数据，并且可以在不同尺度上进行聚类。可以用于探索性数据分析，帮助研究人员更好地理解数据。
聚类分析的实质：是建立一种分类方法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不同类之间具有明显的区别。
模糊聚类分析：是一种采用模糊数学语言对事物按一定的要求进行描述和分类的数学方法 。
什么是模糊聚类分析?有何用途?
模糊聚类是采用模糊数学方法，依据客观事物间的特征、亲疏程度和相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行分类的一门多元技术。其算法主要有传递闭包法、动态直接聚类法和最大树法等，其中动态直接聚类法计算量最少。
模糊聚类分析是根据客观事物间的特征、亲疏程度、相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行聚类的分析方法。模糊划分矩阵有无穷多个，这种模糊划分矩阵的全体称为模糊划分空间。
聚类分析是数理统计中的一种多元分析 模糊聚类分析 方法，它是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而客观地划分类型。事物之间的界限，有些是确切的，有些则是模糊的。
模糊聚类分析：是一种采用模糊数学语言对事物按一定的要求进行描述和分类的数学方法 。
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