[发明专利]一种基于因素空间的对象分类方法

权利要求书

1.一种基于因素空间的对象分类方法，其特征在于，基于因素空间理论对多域值属性影响对象集合进行聚类分析，提出了以研究对象为中心的图形化域值属性表示方法属性圆，属性圆可以表示无穷多个域属性对对象的影响；其包括如下步骤：先基于属性圆概念进行对象的相似性分析，后为计算方便将图形定义转化为数值相似性定义，进而研究了对象集合的聚类分析方法；本发明可用于考虑多域值属性影响对象集合进行聚类分析。

2.一种基于因素空间的对象分类方法，其特征在于，分类系统的构造，设系统                                                ，为对象集合，m为对象数量；为条件属性集，n为条件数量，属性是一个连续的区间，;；k为决策数量。

3.一种基于因素空间的对象分类方法，其特征在于，构建基础信息决策表表示系统T，表头集合为{U,C,D},其中，C中的属性必须归一化；设的真实范围[A,B]，对于因素的研究范围[LL,UL],,,

 。

4.根据权利要求1所述的属性圆，其特征在于，属性圆是一个单位圆，即半径为1，每一个属性圆代表一个对象集中的对象；属性圆周上某一点与圆心的连线为属性域线(下文简称“域线”)代表了该对象的一个属性范围，域线长为1；在域线上，表示属性域值的起点，表示属性域值的终点；在属性圆中的线段用表示，表示属性圆中任意的两个点，如域线表示为；属性角为域线与之间的夹角；属性圆中的面积使用表示，表示属性圆中任意的多个点，这些点按照出现顺序能组成凸多边形；属性圆定义的规则可总结规则如式：

。

5.根据权利要求4所述的，其特征在于，或表示对象在属性上作用的特征范围，越大属性对对象的影响越小；越小属性对对象的影响越大。

6.根据权利要求1所述的相似性，其特征在于，在系统T中，，定义为与关于属性的相似度，确定方法如下：

当i=j时，，表示两个对象相同；

当时，比较与的相对覆盖区域情况；

当与在上无重叠时，，表明两个对象的对于因素根本不相关；当与在上有重叠时，根据重叠情况得如式：

，

式中： 。

7.一种基于因素空间的对象分类方法，其特征在于，的总相似度的分类规则，设为对于单一属性的相似性判断阀值，一般地；意为相似，意为不相似，之间意为模糊相似，所以对于，意为相似，意为不相似，之间意为模糊相似。

8.根据权利要求7所述的，其特征在于，的总相似度为，对于，。

9.一种基于因素空间的对象分类方法，其特征在于，实施的聚类原则为：严格遵照相似与不相似划分，参考模糊相似划分。