模式识别 模糊聚类算法 传递闭包法 追踪法

资 源 简 介

模式识别 模糊聚类算法 传递闭包法 追踪法

详 情 说 明

模糊聚类算法是模式识别领域中处理不确定性数据的有效工具，其中传递闭包法和追踪法是两种经典实现方法。

传递闭包法的核心思想是通过构建模糊相似矩阵的传递闭包来实现数据聚类。首先计算样本间的相似度矩阵，然后通过平方法逐步迭代直至满足传递性条件（即矩阵不再变化），最终通过选取适当阈值对闭包矩阵进行截取得到聚类结果。该方法能够有效处理样本间的模糊关联性，但计算复杂度会随数据量增大而显著提升。

追踪法则是另一种动态聚类思路，它通过逐行扫描相似矩阵，根据设定的相似度阈值动态合并样本类别。算法会维护一个当前类别集合，当新样本与现有类别的相似度超过阈值时进行归并，否则创建新类。这种方法的优势在于无需预先指定类别数，且适合流式数据处理。

在MATLAB实现中，传递闭包法通常借助矩阵幂运算实现闭包计算，而追踪法则需要设计循环结构动态更新类别关系。二者均需注意相似度度量的选择（如欧氏距离、余弦相似度等）对最终聚类效果的显著影响。实际应用中常结合领域知识调整阈值参数，或配合轮廓系数等指标评估聚类质量。