[Day 22]模糊集合論(Fuzzy Set)

第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 23

AI & Data

12th鐵人賽

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不知道該說什麼了
但是還有 8 天...
就說說之前看得模糊集應用於特徵選擇吧...

首先要先說說「模糊集合」
這個詞一聽上去就讓人覺得很模糊
先前講了混淆矩陣，立刻接個模糊集合...
數學果然很有趣(ㄅㄧㄥˋ)呀

我們一般所說的集合可以說是「準確集合」(這是我自創的詞~XD)
而「模糊集合」就是相對於「準確集合」，可以說是「不准確集合」(Uncertain Set)

在「準確集合」中，每個元素都絕對屬於它
而在「模糊集合」中，每個元素都有一個隸屬度(membership)
隸屬度函數，會把集合中的元素 → [0,1]
若隸屬度越高，則此元素越屬於這個集合

如果有一個集合 $U ={x_1,x_2,...,x_n}$ 且有一個隸屬度函數 $m(U)\rightarrow [0,1]$
則 $A=(U,m)={(x_1,m(x_1)), (x_2, m(x_2)),..., (x_n, m(x_n))}$ 為一個模糊集合

可以把模糊集合看做是一般集合的「擴充」
因為一般集合中的每個元素的隸屬度都是 1，非集合中的元素隸屬度都是 0

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