数据挖掘之模糊集与模糊逻辑

1.模糊集
模糊这个概念来源于显示世界中常见的模糊线性，比如“下雨”难以精确的描述常见的自然现象，因为他可能发生在任何地方，有不同的强度等等，因此是一种模糊现象
2. 隶属度函数
若对论域（研究的范围）U中的任一元素x，都有一个数A(x)∈[0，1]与之对应，则称A为U上的模糊集，A(x )称为x对A的隶属度。当x在U中变动时，A( x)就是一个函数，称为A的隶属函数。隶属度A(x)越接近于1，表示x属于A的程度越高，A(x)越接近于0表示x属于A的程度越低。用取值于区间(0，1)的隶属函数A(x)表征x 属于A的程度高低。隶属度属于模糊评价函数里的概念：模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。
3. 模糊集的结构
模糊集的结构取决于两个方面：恰当的论域和合适的隶属函数，对隶属函数的描述是主观的，这意味着不同的人描述同一个概念，得出的隶属函数可能大不相同
4. 最大隶属度原则
第一,是穷尽性原则,即对象总体中所有分子都能归类。
第二,是排它性原则,即对象总体中任何一个分子都不能同时归属于两个或者更多的类类。
5. 模糊集的运算
模糊计算以模糊集理论为基础，它可以模拟人脑非精确、非线性的信息处理能力，在许多应用领域内都有用途。人们通常可以用“模糊计算”笼统地代表诸如模糊推理（FIS，Fuzzy Inference System）、模糊逻辑（Fuzzy Logic）、模糊系统等模糊应用领域中所用到的计算方法及理论。在这些系统中，广泛地应用了模糊集理论，并揉和了人工智能的其他手段，因此模糊计算也常常与人工智能相联系。
6. 模糊逻辑
模糊逻辑是建立在多值逻辑基础上，运用模糊集合的方法来研究模糊性思维、语言形式及其规律的科学
7. 模糊推理系统
fis是指模糊推理系统，又称为模糊系统，是以模糊集合理论和模糊推理等技术为基础具有处理模糊信息能力的系统。
Fuzzy inference system（FIS）（模糊推理系统）（FIS）
模糊推理系统以模糊理论为主要计算工具可以实现复杂的非线性映射而且其输入输出都是精确的数值因此具有广阔的应用前景。
8. 多因子评价
运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，称为多因素综合评价方法，或简称多因素评价法。其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。如不同国家经济实力，不同地区社会发展水平，小康生活水平达标进程，企业经济效益评价等，都可以应用这种方法。

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