直接模糊聚类的截取水平选择及其在植被数量分析中的应用

植被生态研究中常用的聚类法,是着眼于研究区域中植被和环境因子呈间断分布或变化梯度较大的一类情况,对原始数据中各个体按其属性进行归类。直接模糊聚类法则以各个体间的属性相近程度来定义一模糊关系矩阵,然后对矩阵取不同的水平截集,从而得出一等级分类。当模糊关系确定以后,截取水平的选择就成了聚类结果的决定性因素。至目前为止,直接模糊聚类中的截取水平通常由分析者主观给定,或者是以逐步试验,逐步修改的方法确定的。这样,聚类结果就不可避免地带有较大的主观和任意性。笔者认为截取水平应选在模糊关系变化较大之处,使聚类结果尽可能地反映原始数据的结构特征。这一原理已被实施于一通用软件中,实例分析表明,如此选择的截取水平确能比较客观地反映原始数据的特征,从而得出较为合理的聚类结果。