重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(8) ：238-246.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.08.034

基于卡方距离的直觉模糊相似度聚类算法

A Study of Intuitionistic Fuzzy Similarity Clustering Algorithm Based on Chi-Square Distance

周慧 任海平
重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(8) ：238-246.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.08.034
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基于卡方距离的直觉模糊相似度聚类算法

A Study of Intuitionistic Fuzzy Similarity Clustering Algorithm Based on Chi-Square Distance

周慧 1任海平2
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作者信息

  • 1. 宜春学院数学与计算机科学学院,江西宜春 336000
  • 2. 江西理工大学基础课教学部,南昌 330013
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摘要

卡方距离作为一类重要的信息测度,在统计模式识别和图像处理领域有成功的应用.经典卡方距离是为度量2个精确数向量而提出,但针对直觉模糊数信息,还未有文献进行讨论.针对直觉模糊集情形,首先提出了一类基于卡方距离的直觉模糊相似度测度,其次在新的相似度基础上提出了一类新的直觉模糊聚类方法,进而得到相似矩阵对备选对象集进行聚类,最后通过算例验证了所提出的聚类方法的有效性和可行性.

关键词

直觉模糊集/卡方距离/相似度测度/聚类算法

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基金项目

国家自然科学基金(71661012)

出版年

2020
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量5
参考文献量2
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