CODE is written using FUZZY way to do grouping, which is a degree of attribution...

资 源 简 介

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详 情 说 明

模糊分组是一种比传统刚性分组更灵活的数据处理方式。与刚性分组中数据点必须严格属于某个分组不同，模糊分组引入了归属度的概念，允许数据点以不同的程度同时属于多个分组。这种方法在处理边界模糊的数据时特别有用，能更准确地反映现实世界中存在的不确定性。

实现思路通常涉及计算每个数据点对各分组的归属度，这些归属度值可以看作是该数据点与各分组之间的“亲密程度”。最终的分组结果会通过可视化方式呈现，使分析人员能直观地比较不同分组之间的界限以及数据点的分布情况。模糊分组在客户细分、图像处理等领域有广泛应用，其优势在于能保留更多原始数据中的细微差异信息。