针对一类具有不确定性三角模糊数多指标信息的聚类分析问题, 基于传统的数值信息FCM 聚类算法, 提出
一种新的聚类分析算法. 首先描述了具有三角模糊数多指标信息的聚类分析问题, 提出并证明了基于三角模糊数多
指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理; 然后根据这两个定理, 进一步给出了基于三角模糊数信
息的FCM 聚类算法的迭代步骤; 最后通过一个算例说明了该聚类算法的具体应用.