基于不确定集的专家经验数据聚类分析  

Clustering Analysis for Expert' Experimental Data Based on Uncertain Set

作　　者：王丽丽[1] 王小胜[2] 

机构地区：[1]河北工程大学经济管理学院,河北邯郸056038 [2]河北工程大学理学院,河北邯郸056038

出　　处：《模糊系统与数学》2015年第2期132-140,共9页Fuzzy Systems and Mathematics

基　　金：河北自然科学基金资助项目(G2013402063;F2012402037)

摘　　要：不确定理论是研究人类信度的一个新数学分支;不确定统计是基于不确定理论对专家经验数据进行收集、解释、分析的一种方法论;聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法。本文以不确定集表示专家意见,通过SPSS软件,对专家经验数据进行聚类,建立了判断多位专家意见是否一致的不确定统计方法。Uncertainty theory is a new branch of mathematics for modeling belief degrees. Uncertain statistics is a methodology for collecting and interpreting expert＇s experimental data by uncertainty theory. Cluster analysis or clustering is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group are more similar （in some sense or another） to each other than to those in other groups. Based on uncertain set and empirical membership function, this paper gives a cluster method for experts＇ experimental data with SPSS,and presents an uncertain statistical method to classify the experts＇ opinions.

关 键 词：不确定集 隶属函数 不确定统计 聚类分析 

分 类 号：O159[理学—数学]