如何求模糊等价矩阵，MATLAB程序
作者&投稿：蒯锦 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
”模糊等价矩阵”;英文对照
fuzzy equivalence matrix;
”模糊等价矩阵”;在学术文献中的解释
1、R满足自反性、对称性,且满足:(3)传递性min(r*k,r助)镇r.j’称为模糊等价矩阵,根据任意指定的闭值(0耳入蕊1),将R‘载为普通等价矩阵R‘,‘人
文献来源
2、这一矩阵称为模糊等价矩阵.用平方自合成法可以构造出等价矩阵,方法如下:R.R==R.R.R.=R.若R=R.则R为模糊等价矩阵
基于模糊等价关系的模糊聚类分析
%回答第一问，余下的类似
Atemp=repmat(A,n,1);
for j=1:m
for i=1:n
Btemp(i,j)=min(Atemp(i,j),R(i,j));
end
end
B=max(Btemp);
fuzzy equivalence matrix;
”模糊等价矩阵”;在学术文献中的解释
1、R满足自反性、对称性,且满足:(3)传递性min(r*k,r助)镇r.j’称为模糊等价矩阵,根据任意指定的闭值(0耳入蕊1),将R‘载为普通等价矩阵R‘,‘人
文献来源
2、这一矩阵称为模糊等价矩阵.用平方自合成法可以构造出等价矩阵,方法如下:R.R==R.R.R.=R.若R=R.则R为模糊等价矩阵
基于模糊等价关系的模糊聚类分析 收藏
假设R是X上的模糊等价关系，则对任意的a,R的a-截集是X上的普通等价关系，因此，可以根据X上的模糊关系，对X进行模糊分类。当取不同的a值，则可以得到不同的分类结果，即分类是动态的。
实际操作中，一般情况下，我们所获得是一系列样本，假设有N个，每个样本可以看作是M维空间中的一个点。可以表示如下，论域： ，对第i个元素有
1.数据预处理
考虑到不同的数据可能有不同的量纲，因此，再处理之前，有必要对数据进行相当的变换。常用的变换标准差变换和极差变换：
标准差变换：
经过变换后，每个变量的均值为0，标准差为1，并可以消除量纲的影响，但值不一定在0和1之间。
极差变换：
经过变换后，消除了量纲的影响，并且值在0和1之间。
2 模糊相似矩阵的建立
由已知的数据，可以建立论域上的模糊关系矩阵，其目的是为构造模糊等价矩阵提供数据。
计算模糊关系矩阵由很多方法，如夹角余弦法，相关系数法，算术平均法，几何平均法，最大最小法，以夹角余弦为例，可用下述公式计算：
3 用传递闭包法求模糊等价矩阵
由以上过程所建立的矩阵一般仅具有自反性和对称性，不满度传递性，必须进行变换转换为模糊等价矩阵。常采用传递闭包法，即从上述R矩阵出发，求R^2-->R^4-->R^8...，直到第一次出现R^k × R^k＝R^k，这时表明R以具有传递性。
4 根据模糊等价矩阵和某以a得到分类结果。
部分代码实现：
'**********************************数据的标准差变化****************************
'
'过 程 名： Norm_Diff
'参 数： Data() - Double ,待变换的二维数组
'说 明： 执行改函数后数组中了保存变换的数据
'作 者：
'修 改 者： laviepbt
'修改日期： 2006-11-1
'
'**********************************数据的标准差变化****************************
Public Sub Norm_Diff(ByRef Data() As Double)
Dim m As Integer, N As Integer, i As Integer, j As Integer
Dim Ave As Double, s As Double
N = UBound(Data, 1): m = UBound(Data, 2) 'n样品数，m变量数
For j = 1 To m
Ave = 0
For i = 1 To N
Ave = Ave + Data(i, j)
Next
Ave = Ave / N 'ave是平均值
s = 0
For i = 1 To N
s = s + (Data(i, j) - Ave) ^ 2 's是标准差
Next
s = Sqr(s / N)
For i = 1 To N
Data(i, j) = (Data(i, j) - Ave) / s
Next
Next
End Sub
'**********************************数据的极差变换****************************
'
'过 程 名： Extre_Diff
'参 数： Data() - Double ,待变换的二维数组
'说 明： 执行改函数后数组中了保存变换的数据
'作 者：
'修 改 者： laviepbt
'修改日期： 2006-11-1
'
'**********************************数据的极差变换****************************
Public Sub Extre_Diff(ByRef Data() As Double)
Dim m As Integer, N As Integer, i As Integer, j As Integer
Dim Max As Double, Min As Double, d As Double
N = UBound(Data, 1): m = UBound(Data, 2) 'N样品数，M变量数
For j = 1 To m
Max = -10000000000#: Min = 10000000000#
For i = 1 To N
If Data(i, j) > Max Then Max = Data(i, j)
If Data(i, j) < Min Then Min = Data(i, j)
Next
d = Max - Min 'd是极差
For i = 1 To N
Data(i, j) = (Data(i, j) - Min) / d '极差标准化变换
Next
Next
End Sub
'**********************************夹角余弦法****************************
'
'过 程 名： Angle_Cos
'参 数： Data() - Double ,二维数组数据
' R() - Double, 相似矩阵
'说 明：
'作 者：
'修 改 者： laviepbt
'修改日期： 2006-11-1
'
'**********************************夹角余弦法****************************
Public Sub Angle_Cos(ByRef Data() As Double, ByRef R() As Double)
Dim m As Integer, N As Integer, i As Integer, j As Integer, k As Integer
Dim S1 As Double, Si2 As Double, Sj2 As Double
N = UBound(Data, 1): m = UBound(Data, 2) 'N样品数，M变量数
For i = 1 To N
For j = 1 To N
If i = j Then
R(i, j) = 1
Else
S1 = 0: Si2 = 0: Sj2 = 0
For k = 1 To m
S1 = S1 + Data(i, k) * Data(j, k)
Si2 = Si2 + Data(i, k) ^ 2
Sj2 = Sj2 + Data(j, k) ^ 2
Next
R(i, j) = Int((S1 / Sqr(Si2 * Sj2)) * 1000 + 0.5) / 1000
End If
Next
Next
End Sub
'**********************************相关系数法****************************
'
'过 程 名： Correlation
'参 数： Data() - Double ,二维数组数据
' R() - Double, 相似矩阵
'说 明：
'作 者：
'修 改 者： laviepbt
'修改日期： 2006-11-1
'
'**********************************相关系数法****************************
Public Sub Correlation(ByRef Data() As Double, ByRef R() As Double)
Dim m As Integer, N As Integer, i As Integer, j As Integer, k As Integer
Dim Xia As Double, Xja As Double
Dim S1 As Double, Si2 As Double, Sj2 As Double
N = UBound(Data, 1): m = UBound(Data, 2) 'N样品数，M变量数
For i = 1 To N
For j = 1 To N
If i = j Then
R(i, j) = 1
Else
Xia = 0: Xja = 0
For k = 1 To m
Xia = Xia + Data(i, k)
Xja = Xja + Data(j, k)
Next
Xia = Xia / m
Xja = Xja / m
S1 = 0: Si2 = 0: Sj2 = 0
For k = 1 To m
S1 = S1 + Abs((Data(i, k) - Xia) * (Data(j, k) - Xja))
Si2 = Si2 + (Data(i, k) - Xia) ^ 2
Sj2 = Sj2 + (Data(j, k) - Xja) ^ 2
Next
R(i, j) = Int((S1 / Sqr(Si2 * Sj2)) * 1000 + 0.5) / 1000
End If
Next
Next
End Sub
'**********************************传递闭包法****************************
'
'过 程 名： TR
'参 数： R() - Double ,相似矩阵
' RR() - Double, 模糊乘积矩阵
'说 明：
'作 者：
'修 改 者： laviepbt
'修改日期： 2006-11-1
'
'**********************************传递闭包法****************************
Public Sub TR(ByRef R() As Double, ByRef RR() As Double)
Dim N As Integer, l As Integer
Dim i As Integer, j As Integer, k As Integer
Dim i1 As Integer, j1 As Integer
Dim dMax As Double
N = UBound(R, 1)
ReDim dMin(1 To N) As Double
l = 0
100:
l = l + 1
If l > 100 Then
MsgBox "已进行100次自乘，仍然没有获得传递性", vbCritical, "错误"
Exit Sub
End If
For i = 1 To N
For j = 1 To N
For k = 1 To N
If R(i, k) <= R(k, j) Then
dMin(k) = R(i, k)
Else
dMin(k) = R(k, j)
End If
Next
dMax = dMin(1) '模糊矩阵的乘法，取小取大
For k = 1 To N
If dMin(k) > dMax Then dMax = dMin(k)
Next
RR(i, j) = dMax
Next
Next
For i = 1 To N
For j = 1 To N
'判断是否式模糊等价矩阵，若非则继续做
If R(i, j) <> RR(i, j) Then
For i1 = 1 To N
For j1 = 1 To N
R(i1, j1) = RR(i1, j1)
Next
Next
GoTo 100
End If
Next
Next
End Sub
全部代码可参考《模糊数学基础及实用算法》一书。
处理结果：以一下数据为例：选用极差法预处理数据，夹角余弦法计算相似矩阵
数据 模糊等价矩阵
部分分析结果：
********************************
入值:0.908
第1类:U1 U2 U3 U4
第2类:U5 U6
第3类:U7 U8
F效验值: 6.099
显著性为.2的临界值：2.259
显著性为.1的临界值：3.78
结论：在给定的临界值下，该分类效果特别显著.^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
********************************
入值:0.894
第1类:U1 U2 U3 U4
第2类:U5 U6 U7 U8
F效验值: 7.634
显著性为.2的临界值：2.073
显著性为.1的临界值：3.776
结论：在给定的临界值下，该分类效果特别显著.^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
********************************
入值:0.888
第1类:U1 U2 U3 U4 U5 U6 U7 U8
F效验值: ********
显著性为.2的临界值：********
显著性为.1的临界值：********
结论：在给定的临界值下，该分类效果不显著.
********************************
显然对于不同lamda值，由不同得聚集效果，可以考虑使用F检验方法刷掉一些不合理得分类。详见《模糊数学基础及实用算法》一书。
错翔万复： ”模糊等价矩阵”;英文对照 fuzzy equivalence matrix; ”模糊等价矩阵”;在学术文献中的解释 1、R满足自反性、对称性,且满足:(3)传递性min(r*k,r助)镇r.j'称为模糊等价矩阵,根据任意指定的闭值(0耳入蕊1),将R'载为普通等价矩...
新巴尔虎右旗19396823540： matlab怎么求模糊关系子矩阵 - ？
错翔万复： 如下:>> A=[0.1 0.2;0.3 0.4]; for i=1:2 Btemp3(i)=min(A(1,i),A(i,1)); Ctemp3(i)=min(A(1,i),A(i,2)); Dtemp3(i)=min(A(2,i),A(i,1)); Etemp3(i)=min(A(2,i),A(i,2)); end>> T3=[max(Btemp3),max(Ctemp3); max(Dtemp3),max(Etemp3)]
新巴尔虎右旗19396823540： MATLAB 中建立模糊矩阵的程序 - ？
错翔万复： 标准化——模糊相似矩阵——传递闭包——结果
新巴尔虎右旗19396823540： 用mathematica编模糊等价矩阵的程序 - ？
错翔万复： -1-12#1-34#1^2-30#1^3&表示某函数,你可以看看Mathematica的函数式语法.方程的根无法给出精确值的时候Mathematica就会用Root表示,表示某方程的第k个根.如果要数值解,可以直接N[Root[-1-12#1-34#1^2-30#1^3&,1]].另外,站长团上有产品团购,便宜有保证
新巴尔虎右旗19396823540： 在matlab中怎样求相似矩阵 - ？
错翔万复： matlab里面有专门求一个矩阵Jordan标准形的函数以及期中的百变换矩阵P的函数(A*P=P*J) 首先输入第一个矩阵:度 A=[a,b,c;d,e,f,g;i,k,j] (以33为例) 方法有两种: 数值方法:[P,J]=jordan(A) 符号方法:A=sym(A) [V,J]=jordan(A) 希望对你有帮助
新巴尔虎右旗19396823540： 怎么用matlab进行矩阵运算 - ？
错翔万复： 首先告诉你,这个是肯定可以的,应该是你程序的问题. 如果你要求的是矩阵相乘,需要保证左边矩阵行数等于右边矩阵列数. 如果你求的是行列相等的矩阵中对应元素相乘,程序上需要注意.比如矩阵A、B中对应元素相乘,程序: A.*B 注意需要在乘号前
新巴尔虎右旗19396823540： 求模糊合成算子(·,+)的MATLAB程序,我是要利用这个算子求模糊关系矩 - ？
错翔万复： 从我的程序里截出来的,有问题再追问吧 switch operatorcase 1 for j = 1:num%矩阵 r 的列数temp(:,j) = min(r(:,j),weight);endgar = max(temp); case 2 for j = 1:numtemp(:,j) =r(:,j).*wei;endgar = max(temp) case 3 for j = 1:numtemp(:,j) = ...
新巴尔虎右旗19396823540： matlab求矩阵方程 - ？
错翔万复： It may not be the best answer.a=[0 1;1 -1]; q=[1 0;0 1]; syms p1 p2 p3 p4 p; p=[p1 p2;p3 p4]; f=a'*p+p.'*a+q; pp=solve(f(1),f(2),f(3),f(4),'p1','p2','p3','p4'); [pp.p1 pp.p2;pp.p3 pp.p4] ans = [ -1/2-p4, -1/2+p4] [ -1/2, p4]
新巴尔虎右旗19396823540： MATLAB的矩阵运算 求解!!! - ？
错翔万复： a) A(1,1)=1; A(1,2)=2; A(1,3)=3; A(1,4)=4; A(1,5)=5; A(1,6)=6; A(1,7)=7; A(1,8)=8; A(1,9)=9;b) A1=A(:,1); %第一列 A2=A(:,2); %第二列 B1=A(3,:); %第三行 c) C=ones(1,3); %生成一行三列的向量,每个元素为1 D=zeros(4,1); %生成四行一列的向量,每个元素为0 E=rand(1,5); %生成一行五列的向量,每个元素的值为随机数(界于0,1之间)
