模糊聚類分析例子1-wenkub.com
2025-06-23 07:29 本頁(yè)面
【正文】 x8=[,]。x4=[,85]。,[0:n1+t])。t39。,39。x=subs(x,{39。Dx+a*x=b39。,ones(n1,1)]。x1=cumsum(x0)。t39。,39。,39。x=subs(x,{39。D2x+a1*Dx+a2*x=b39。,z(2:end)39。n=length(x0)。absdegree=(1+s0+s1)/(1+s0+s1+s1_s0) c=std(epsilon,1)/std(x1_all,1) yuce=subs(x,39。 s0=abs(sum(x1_all_0(1:end1))+*x1_all_0(end))。 digits(6)。},{abhat(1),abhat(2),x1(1)})。,39。x(0)=x039。.^2]Y=x0(2:end)39。x0=diff(x1)。nian=1990:2003。表14 道路交通事故死亡人數(shù)統(tǒng)計(jì)年份19901991199219931994199519961997死亡人數(shù)(萬(wàn)人)年份1998199920002001200220032004死亡人數(shù)(萬(wàn)人) 解：1990～2003 年中國(guó)道路交通事故死亡人數(shù)曲線見(jiàn)圖2，可見(jiàn)曲線呈S 形，故可建立Verhulst 模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，其建模過(guò)程如下。,[0:n])。t39。,39。x=subs(x,{39。Dx+a*x=b39。endB=[z(2:n)39。計(jì)算的 MATLAB 程序如下： clc,cleara=[,412,320,553,310,561,300,632,540,576,]39。w1(:,i)=x(:,num)/sum(x(:,num))。b39。 %x為特征向量，y為特征值lamda=max(diag(y))。b3=[1 3 5 1/3 1 4 1/5 1/4 1 ]。n2=3。3. 層次分析模型你已經(jīng)去過(guò)幾家主要的摩托車商店，基本確定將從三種車型中選購(gòu)一種，你選擇的標(biāo)準(zhǔn)主要有：價(jià)格、耗油量大小、舒適程度和外觀美觀情況。bh(find(R2))=12. 模糊綜合評(píng)判模型某煙草公司對(duì)某部門員工進(jìn)行的年終評(píng)定，關(guān)于考核的具體操作過(guò)程，以對(duì)一名員工的考核為例。r(:,j)39。]))。for i=1:5 for j=1:5 R(i,j)=sum(min([r(i,:)。把中的元素從大到小的順序編排如下: 1062053. 依次取=1, , , 062, 053，得，此時(shí)X被分為5類：{}，{}，{}，{}，{}，此時(shí)X被分為4類：{}，{，}，{}，{}，此時(shí)X被分為3類：{，}，{}，{}，此時(shí)X被分為2類：{，}，{}，此時(shí)X被分為1類：{}Matlab程序如下：%數(shù)據(jù)規(guī)格化MATLAB 程序 a=[80 10 6 2 50 1 6 4 90 6 4 6 40 5 7 3 10 1 2 4]。1. 模糊聚類分析模型環(huán)境區(qū)域的污染情況由污染物在4個(gè)要素中的含量超標(biāo)程度來(lái)衡量。mu=max(a)for i=1:5 for j=1:4 r(i,j)=a(i,j)/mu(j)。b(:,j)39。 endendR%利用平方自合成方法求傳遞閉包t(R)矩陣合成的MATLAB 函數(shù)function rhat=hech(r)。]))。如下表所示，根據(jù)該部門工作人員的工作性質(zhì)，將18個(gè)指標(biāo)分成工作績(jī)效（）、工作態(tài)度（）、工作能力（）和學(xué)習(xí)成長(zhǎng)（）這4各子因素集。經(jīng)反
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