灰色关联模糊聚类法的研究及应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 灰色关联聚类法的产生与发展 | 第8-9页 |
| 1.2 模糊聚类法的产生与发展 | 第9-11页 |
| 1.3 灰色关联模糊聚类法的产生与发展 | 第11-12页 |
| 1.4 选题依据及意义 | 第12-13页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 2 灰色关联模糊聚类法的基本理论 | 第14-30页 |
| 2.1 灰色关联聚类法 | 第14-20页 |
| 2.1.1 灰色关联度的概念 | 第14-16页 |
| 2.1.2 灰色关联聚类法算法实现 | 第16-17页 |
| 2.1.3 灰色关联聚类法的应用 | 第17-19页 |
| 2.1.4 灰色关联聚类的优缺点 | 第19-20页 |
| 2.2 模糊聚类法 | 第20-26页 |
| 2.2.1 模糊聚类法的理论基础 | 第20-23页 |
| 2.2.2 模糊聚类法的算法实现 | 第23-24页 |
| 2.2.3 模糊聚类法的应用 | 第24-25页 |
| 2.2.4 模糊聚类法的优缺点 | 第25-26页 |
| 2.3 灰色关联模糊聚类法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 灰色关联模糊聚类法的算法实现 | 第26-27页 |
| 2.3.2 灰色关联模糊聚类法的应用 | 第27-30页 |
| 3 灰色关联模糊聚类法的改进 | 第30-38页 |
| 3.1 熵权法 | 第30-31页 |
| 3.1.1 熵权法的基本理论 | 第30-31页 |
| 3.1.2 熵权法的算法实现 | 第31页 |
| 3.2 基于熵权法的灰色关联模糊聚类法 | 第31-32页 |
| 3.3 改进的灰色关联模糊聚类法的应用 | 第32-38页 |
| 4 计算相似矩阵的算法比较研究 | 第38-50页 |
| 4.1 常用的 7 种相似矩阵的算法 | 第38-39页 |
| 4.2 聚类结果评判依据 | 第39页 |
| 4.3 算法的比较 | 第39-50页 |
| 4.3.1 聚类数据在同一数量级上的算法比较 | 第39-43页 |
| 4.3.2 聚类数据在不同数量级上的算法比较 | 第43-50页 |
| 5 全国部分省份主要能源生产情况的聚类分析 | 第50-56页 |
| 6 结论 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
