基于新直觉模糊相似度的聚类方法
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作者:
作者单位:

1. 江苏科技大学经济管理学院
2. 南京航空航天大学
3. 南京航空航天大学经济与管理学院

作者简介:

李鹏

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然基金重大研究计划培育项目;国家自然科学基金面上项;国家社科重点项目;国家自然科学基金:基于供应链低碳化的企业行为与运营优化决策研究


Clustering method based on new intuitionistic fuzzy similarity degree
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    摘要:

    针对现有直觉模糊聚类方法大都未考虑属性(指标)权重, 计算过于复杂且计算结果为实数的问题, 提出一种
    基于新直觉模糊相似度的聚类方法, 计算结果为直觉模糊数, 运用直觉模糊熵得到属性权重, 构造了一种考虑属性权
    重的直觉模糊相似度公式, 得到直觉模糊相似矩阵, 设计了风险参数, 决策者根据自己风险偏好选择风险参数进行聚
    类. 最后通过算例验证了所提出方法的可行性和合理性.

    Abstract:

    Most existing clustering methods to intuitionistic fuzzy sets do not take the weight of attributes into account or
    need too complex calculation and the result is real number. Therefore, a clustering method based on the intuitionistic fuzzy
    similarity degree with the result being intuitionistic fuzzy number is proposed. Firstly, the weight of attributes is obtained
    by utilizing entropy for intuitionistic fuzzy sets. A formula is proposed to derive the intuitionistic fuzzy similarity degree
    between two intuitionistic fuzzy sets and an approach is developed to construct an intuitionistic fuzzy similarity matrix. A
    risk parameter is designed and decision makers can cluster according to their own risk preference. Finally, an example shows
    the feasibility and validity of this method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李鹏 刘思峰 朱建军.基于新直觉模糊相似度的聚类方法[J].控制与决策,2013,28(5):758-762

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  • 收稿日期:2011-11-28
  • 最后修改日期:2012-03-26
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  • 在线发布日期: 2013-05-20
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