基于相似度的聚类算法

　　针对区间值模糊软集信息测度难以精确定义的问题，提出了区间值模糊软集的距离测度、相似度、熵、包含度、子集度的公理化定义，给出了区间值模糊软集的信息测度公式，并讨论了它们的转换关系。然后提出了一个基于相似度的聚类算法，该算法结合区间值模糊软集的特性，着重对给出评价对象的具有相似知识水平的专家进行聚类，同时讨论了算法的计算复杂度。最后通过实例说明该算法能有效地处理专家聚类问题。