PDF《第六章习题》

第七章习题 1.解:

2 1 0.1 0.5 0.4

1 0.1 0.5 0.4

1 0.5 0.5 0.4 0.1

1 0.7 0.5 0.1

1 0.7 0.5 0.5

1 0.7 0.5 0.5 0.7

1 0.1 0.5 0.7

1 0.1 0.7 0.7

1 0.5 0.4 0.5 0.1

1 0.4 0.5 0.1

1 0.5 0.5 0.5

1 R = =

23 由于 ~

2 2 ~

2 R R ≤ ,所以 ~ R 不是模糊等价矩阵. 2. 解:传递闭包 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = =

1 6 .

0 6 .

0 8 .

0 6 .

0 1

7 .

0 6 .

0 6 .

0 7 .

0 1

6 .

0 8 .

0 6 .

0 6 .

0 1 ) ( ~

4 ~ R R t ,聚类图略. 3. 解:Matlab 程序如下: %输入原始数据 an=[39.63, 9.41, 1.49, 4.49, 79521, 98.5;

11.13, 7.14, 1.37, 2.24, 13401, 98.3;

2.85, 4.54, 0.72, 2.51, 21840, 97.5;

2.08, 4.21, 1.14, 0.06, 21939, 95.8;

21.88, 15.14, 1.26, 5.23, 46333, 103.1;

7.44, 8.47, 1.09, 1.65, 28652, 97.8;

12.11, 5.1, 1.8, 1.93, 12820, 98.6;

10.52, 9.27, 1.66, 2.93, 51785, 96.3;

5.5, 9.21, 1.8, 3.14, 27355, 97.8;

18.13, 7.5, 1.72, 3.81, 42792, 99.3;

6.09, 6.7, 1.3, 3.66, 31193, 96.7;

33.64, 15.38, 1.72, 7.28, 109070, 99;

5.96, 7.25, 1.08, 5.41, 36191, 97.3;

5.56, 5.09, 1.48, 2.02, 37784, 97.6;

1.33, 6.19, 1.57, 2.13, 20020, 94.5;

14.19, 9.46, 2.35, 1.64, 31024, 98.8;

1.92, 7.33, 1.49, 3.61, 55660, 97];

[center,U,obj_fcn] = fcm(an,3);

%模糊C均值聚类 Y1=sort(U);

[Y1,I]=sort(U);

%排序 %找出三种类别区域的序号 an1=find(I(3,:)==1) an2=find(I(3,:)==2) an3=find(I(3,:)==3) 运行结果:合肥、芜湖为第一类;

蚌埠、滁州、马鞍山、宣城、铜陵、黄山 为第二类,其余为第三类,如图 2.3. 图2.1 安徽各地工业企业效益聚类图(x-1,o-2,*-3) 4. 解:Matlab 程序如下: % 输入数据 js=[371821, 411681, 458152, 543192, 815591, 921889, 1402871;

95188, 121200, 133475, 150074, 200298, 220296, 262581;

68371, 84278, 97853, 115256, 139090, 153795, 94143;

10723, 18454, 11644, 10284, 9758, 3955, 5258;

215709, 228615,

24 242570, 250372, 280977, 301546, 347817;

60485, 51217, 76492, 85793, 93167, 103498, 71390;

95107, 110522, 114177, 145752, 152569, 157121, 152382;

220927, 230409, 256499, 287568, 314060, 366324, 738952;

138057, 181563, 238126, 284473, 330684, 416683, 449568;

71966, 97768, 107293, 133232, 162275, 188496, 276275;

11531, 21853, 24904, 29585, 39545, 48544, 61012;

25117, 30550, 46205, 57454, 69363, 80868, 172601;

14176, 21555, 24929, 31058, 38332, 51444, 69299;

166977, 185946, 222509, 241583, 261922, 275121, 288135;

106797, 122798, 142122, 157766, 176492, 201661, 211621;

115265, 125912, 105576, 145733, 187596, 230161, 276000;

94955, 105434, 140209, 161392, 220189, 246605, 286833;

95885, 125972, 131112, 195993, 248122, 344528, 482104;

13543, 20622, 25181, 17293, 37021, 25344, 17741;

201929, 221882, 200630, 158004, 152000, 125931, 104150;

582, 9561, 53397, 1150, 14071, 762, 620;

11927, 39125, 1606, 54515, 127222, 172339, 187742;

32173, 55501, 44756, 71782, 57765, 82537, 92560;

21513, 25157, 24180, 26427, 28137, 25816, 26413;

1630, 1822, 2121, 2351, 2643, 4654, 6402;

18252, 20074, 24519, 18370, 30606, 42822, 66168];

[c1,u1,obj_fcn] = fcm(js,4);

% 模糊C均值 聚类 y1=sort(u1);

[y1,I1]=sort(u1);

%排序 find(I1(4,:)==1),find(I1(4,:)==2),find(I1(4,:)==3),find(I1(4,:)==4), % 输出各 类别的序号 求解结果: 类别 方法 第一类 第二类 第三类 第四类 原始数据 北京 辽宁、上海 江苏、广东 天津、 河北、 黑龙江、 浙江、山东、河南、 湖北、湖南、四川 山西、 吉林、 安徽、 福建、 江西、 广西、 贵州、 云南、 陕西、 甘肃、宁夏、新疆 Friedman检验 0.0083 5.3627e-005 4.9188e-008 数据处理 北京 上海、广东 天津、辽宁、江苏 浙江、福建、湖北、 湖南、云南 河南、河北、黑龙 江、山西、吉林、 安徽、 江西、 山东、 广西、 四川、 贵州、 陕西、 甘肃、 宁夏、 新疆 Friedman检验 0.4142 0.4584 0.0093