[发明专利]基于有序信息熵的模糊熵空间聚类分析方法

摘要

本发明公开了一种基于有序信息熵的模糊熵空间聚类分析方法，包括S1输入标准化矩阵，令整数i＝1；S2将关系集合D对应的第i个值赋值给模糊熵空间参数，初始化中间集合A、C；S3令中间集合B为空；S4如果R(xj,xk)≥λ，那么B＝B∪{xj}，A＝A\{xj}；S5如果R(xj,xk)≥λ，那么B＝B∪{xs}，A＝A\{xs}，否则转S6；S6令C＝C∪{B}，令整数i+1赋值给i；重复执行步骤S2～S6，直到整数i等于关系集合D的大小m；S7如果A为空，则X(λ)＝C，计算此时的有序信息熵；S8如果HP(min)＝min{X(λ)}，则min＝λ，转S9，否则转S2；S9输出最佳的粒度层次。

主权项

一种基于有序信息熵的模糊熵空间聚类分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入标准化矩阵X＝{x1，x2，x3，......，xn}，R是X上的一个模糊等价关系或者相似关系，则关系集合D＝{R(x，y)|x，y∈X}＝{λ1，λ2，λ3，......，λm}1＝λ1＞λ2＞λ3＞…＞λm，其中λi(i＝1，2，3，......，m)为模糊上空间参数；令整数i＝1；S2：将关系集合D对应的第i个值赋值给模糊熵空间参数λ，λ＝λi，初始化中间集合A，并赋值中间集合A为和X同样大小的正整数集，A＝{1，2，3，......，n}；初始化中间集合C，并赋值C为空，S3：令中间集合B为空，取任意整数j∈A，B＝B∪{xj}，A＝A\{xj}；S4：取任意的整数k∈A，如果R(xj，xk)≥λ，那么B＝B∪{xj}，A＝A\{xj}；取任意的整数s∈A，如果R(xj，xk)≥λ，那么B＝B∪{xs}，A＝A\{xs}，否则转S5；S5：令C＝C∪{B}，且令整数i+1赋值给i；重复执行步骤S2～S5，直到整数i等于关系集合D的大小m，重复终止；S6：如果则X(λ)＝{x1，x2，x3，...xk...，xλ}＝C，计算此时的有序信息熵HP(X(λ))(k＝1，2，3，4，......，λ)；S7：如果HP(min)＝min{X(λ)}，则min＝λ，转S8，否则转S2；S8：输出最佳的粒度层次X(min)＝C。