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fuzzydocs(sets)
fuzzydocs()所属R语言包：sets

                                        Documents on Fuzzy Theory
                                         模糊理论的文件

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Occurence of three terms (neural networks, fuzzy, and image) in 30 documents retrieved from a Japanese article data base on fuzzy theory and systems.
发生的三个条件（神经网络，模糊和图像）的30份文件从日本的文章模糊理论和系统的数据基础上。


用法----------Usage----------


data("fuzzy_docs")



格式----------Format----------

fuzzy_docs is a list of 30 fuzzy multisets, representing the occurrence of the terms “neural networks”, “fuzzy”, and “image” in each document. Each term appears with up to three membership values representing weights, depending on whether the term occurred in the abstract (0.2), the keywords section (0.6), and/or the title (1). The first 12 documents concern neural networks, the remaining 18 image processing. In the reference, various clustering methods have been employed to recover the two groups in the data set.
fuzzy_docs是30模糊多重集的列表，发生的“神经网络”的条款，“模糊”，并在每个文档中的“形象”。出现每个术语最多三个隶属函数值代表重量，根据一词是否发生在抽象的（0.2），关键字部分（0.6），和/或（1）标题。第12份文件神经网络，其余18个图像处理。在参考各种聚类方法已被恢复，两组数据集。


源----------Source----------

K. Mizutani, R. Inokuchi, and S. Miyamoto (2008), Algorithms of Nonlinear Document Clustering Based on Fuzzy Multiset Model, International Journal of Intelligent Systems, 23, 176–198.
K.水谷，河井口，与宫本（2008年）基础上，国际智能系统杂志，23，176-198模糊多集模型的非线性文档聚类算法。


实例----------Examples----------


data(fuzzy_docs)

## compute distance matrix using Jaccard dissimilarity[＃计算距离矩阵使用的Jaccard相异]
d <- as.dist(set_outer(fuzzy_docs, gset_dissimilarity))

## apply hierarchical clustering (Ward method)[＃应用层次聚类（Ward方法）]
cl <- hclust(d, "ward")

## retrieve two clusters[＃检索两个聚类]
cutree(cl, 2)

## -&gt; clearly, the clusters are formed by docs 1--12 and 13--30, respectively.[＃ - >清楚，聚类由文档是1  -  12和13  -  30，分别形成。]


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