Область кластеризации

В этой области пользователь может выбрать алгоритм кластеризации, установить параметры алгоритма кластеризации, провести кластеризацию и сохранить координаты центров кластеров в виде файла. В области расположены следующие меню и кнопки.

Меню Method… позволяет выбрать один из двух алгоритмов кластеризации: subtractiv – алгоритм субтрактивной кластеризации; fcm - нечеткий c-means алгоритм. При выборе алгоритма субтрактивной кластеризации графическое окно модуля Findcluster имеет вид, показанный на рис. 7.26. В этом случае пользователь имеет возможность установить значения следующих параметров алгоритма Influence Range, Squash, Accept Ratio и Reject Ratio, смысл которых объяснен в описании функции subclust. При выборе нечеткого c-means алгоритма область кластеризации принимает вид, изображенный на рис. 7.27. В этом случае пользователь имеет возможность установить значения следующих параметров: Cluster Num. - количество кластеров; Max Iteration # - максимальное количество итераций алгоритма; Min - минимально допустимое значение улучшения целевой функции за одну итерацию алгоритма; Exponent - значения экспоненциального веса. Дополнительная информация об этих параметрах приведена в описании функции fcm (подраздел 8.8).

Рисунок 7.27. Область кластеризации для нечеткого c-means алгоритма кластеризации

Кнопка Start – запускает кластеризацию. При использовании алгоритма fcm значения координат центров кластеров выводятся в окне визуализации после каждой итерации. При использовании субтрактивной алгоритма открывается дополнительное окно (рис. 7.28), показывающее динамику процесс кластеризации. Координаты центров кластеров выводятся по окончанию выполнения алгоритма.

Рисунок 7.28. Окно выполнения алгоритма субтрактивной кластеризации

Кнопка Save Center… - позволяет сохранить координаты найденных центров кластеров. По нажатию этой кнопки открывается типовое окно записи данных в файл. Координаты центров записываются в таком же формате, как и данные для кластеризации, т. е. каждая строчка файла содержит значения координат одного центра.

Кнопка Clear Plot позволяет очистить поле вывода данных.

1. Zadeh L. Fuzzy sets // Information and Control. — 1965. — №8. — P. 338-353.
2. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976. — 167 с.
3. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. — М.: Радио и связь, 1981. — 286 с.
4. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Проектирование нечетких баз знаний: лабораторный практикум и курсовое проектирование. Учебное пособие. - Винница: Винницкий государственный технический университет, 1999.- 65с. (На укр. языке).
5. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Влияние методов деффазификации на скорость настройки нечеткой модели // Кибернетика и системный анализ.- 2002.- №1.
6. Fuzzy Logic Toolbox. User’s Guide, Version 2. The MathWorks, Inc., 1999.

ПРИМЕЧАНИЕ

Fuzzy Logic Toolbox содержит следующие категории программных инструментов:

• функции;
• интерактивные модули с графическим пользовательским интерфейсом (с GUI);
• блоки для пакета Simulink;
• демонстрационные примеры.