自己整理的模糊聚类分析在各个领域中的应用论文，希望对大家学习有协助

本文通过对文本人物关系、文本结构分层、作者行文风格的分析来分析中文文本。
针对问题一，我们运用聚类分析和层次分析建立模型从物理结构与逻辑结构两方面来分析文本，我们提取文本中和文本标题中的人名作为特征项，用matlab编程分别统计每个人名在各个段落中的频数。
通过运用主成分分析法对文本进行的分析我们得出自变量与常数项几乎不相关，因而不需要采取主成分回归分析。
通过系统聚类分析，我们得到了聚类图，从中得出了主演人物之间的关系。
通过层次划分，我们将样本一划分为两层，样本二划分为两层，样本三划分为两层。
最后通过matlab编程统计样本中虚词的频数，并且分别对样本中虚词总体和各个虚词进行统计，运用计算风格学理论，我们得出前八十回与后四十回作者的行文风格存在差异。
针对问题二，我们对聚类分析、层次划分、行文风格进行了检验。
对于聚类分析的结果，我们与从对文本概述的文学概括分析得到的人物关系进行比较检验，验证了聚类分析结果是可靠性。
对于层次分析，我们通过用Excel对数据做出折线图，对图形进行分析，得出与用层次分析算法得出的相同的人物关系结论。
针对问题三，我们计算了各个样本中主要人物的比重，做出了折线图，从图中我们得出了文本结构一致性的结论，体现了三个样本的相同性。
通过计算同一个人物在不同样本中的频数（以黛玉为例），我们得出各个样本由于主题思想的不同主要人物也有差异。

运用python代码进行模糊聚类步骤如下:建立数据矩阵；
数据标准化；
建立模糊类似矩阵；
改造类似关系为等价关系；
确定分类数

MATLAB对象箱大全-聚类分析对象箱FuzzyClusteringToolbox

粒子群算法聚类分析matlab完成的

经过matlab对fcm模糊聚类分析进行了代码实现。
代码简单适合初学者。

本文主要研究在这种配送方式下的应急配送问题，建立了基于混合蚁群算法的VRPD问题模型，利用蚁群算法，迭代局部搜索算法，聚类分析等方法进行求解。
对于问题一只有配送车辆配送这一模式，建立VRP问题，首先通过floyd算法验证各地点间的最短距离即为直线距离，将问题转换为最佳H圈问题；
之后采用蚁群算法对这问题进行迭代求解，得到配送车辆一次整体配送的最短路径和为582（公里），一次整体配送的最短时间为11.64（小时），并且发现收敛时迭代次数基本小于10次。
对于问题二，在问题一的基础上新增无人机配送的模式，首先对14个地点进行聚类，发现它们属于同一个类；
其次在类中进行分区，考虑到无人机的飞行约束，利用椭圆的几何性质最终分为5个飞行区；
之后采用迭代局部搜索的方式对各飞行区中的点进行重分配，找到最优的配送路线；
最初，采用蚁群算法对路线进行迭代求解，得到一次整体配送的最短时间为6.32（小时），相较问题一时间缩短了近50%。
对于问题三，在问题二的基础上

葡萄酒感官评价结果的统计分析方法研讨，孙亮亮，葛斌，运用层次分析法，构建了红葡萄酒的评分可信度模型，通过评价结果结合聚类分析法实现了对红葡萄的分级，分析了红葡萄和红葡萄酒理

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。