一种基于粗糙集的K-Means聚类算法
일충기우조조집적K-Means취류산법
A Rough-based K-Means Clustering Algorithm
  • 万方数据
    计算机工程与应用 계산궤공정여응용
    COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
    2006年 20期 141-142,146 ,共3页

    冯征

    풍정

    聚类%粗糙集%上近似集%下近似集%K均值 聚類%粗糙集%上近似集%下近似集%K均值
    취류%조조집%상근사집%하근사집%K균치
    在传统的硬聚类过程中,得到的簇中数据对象是确定的,然而在现实世界,边界数据是不能被准确划分到任何一个簇的.粗糙集是处理这种边界不确定性的工具,基于此提出了一种基于粗糙集的K-Means聚类算法,这种算法生成的簇包括上近似集和下近似集,可以处理边界对象.试验证明,这种算法是有效的.
    재전통적경취류과정중,득도적족중수거대상시학정적,연이재현실세계,변계수거시불능피준학화분도임하일개족적.조조집시처리저충변계불학정성적공구,기우차제출료일충기우조조집적K-Means취류산법,저충산법생성적족포괄상근사집화하근사집,가이처리변계대상.시험증명,저충산법시유효적.
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