基于Einstein算子的直觉模糊值相似度及其在聚类中的应用

基于直觉模糊等价矩阵聚类的关键在于合理构建样本之间的直觉模糊值相似度,这种相似度是有2个分量的二元形式,其中一个分量代表着2个对象之间的相似程度,另一个代表非相似程度.提出一种基于Einstein算子的直觉模糊值相似度构造方法并将其应用到聚类分析.首先,给出Einstein算子诱导的直觉模糊剩余蕴含,并通过聚合直觉模糊剩余蕴含得到直觉模糊值相似度;然后,利用这种直觉模糊值相似度构建直觉模糊相似矩阵,并通过直觉模糊相似矩阵的合成运算得到直觉模糊等价矩阵,进而给出直觉模糊聚类算法;最后,通过算例对该方法进行说明和分析.