|
GRUPOWANIE |
KLASYFIKACJA |
SELEKCJA |
|
ALGORYTMY GRUPOWANIA OPARTE NA ZBIORACH PRZYBLIŻONYCH I ROZMYTYCH | ||
|
Zbiory rozmyte (fuzzy sets) np. [12], [13] zostały po raz pierwszy wprowadzone przez L.A. Zadeha [24]. Przez kolejne lata koncepcja ta była szeroko rozwijana. Obecnie zbiory rozmyte sš stosowane w diagnostyce medycznej i technicznej. Ich cechą charakterystyczną jest to, iż funkcja charakterystyczna zbioru rozmytego
Wartość funkcji charakterystycznej a(v) dla elementu v określa stopień przynależności tego elementu do zbioru rozmytego
Można stąd zauważyć, że zbiór klasyczny jest szczególnym przypadkiem zbioru rozmytego, w którym nie zdefiniowano częściowej przynależności do zbioru. Taka budowa funkcji charakterystycznej pozwala na określenie przynależności elementów do poszczególnych grup, umożliwia łatwe odnalezienie miejsc, w których w procesie grupowania mogły pojawić się błędy, a także ocenić ich prawdopodobieństwo. Jest to bardzo istotne w procesie grupowania, gdyż uzyskujemy pełny obraz wiadomości o przynależności każdego elementu.
Iloczyn zbiorów rozmytych:
Działanie a:
Działanie e:
Dają one podstawę do określenia działań na zbiorach rozmytych: | |||