【摘 要】
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聚类结果和先验知识之间往往存在某种不协调性,背景知识的合理利用可以降低这种不协调性,提高聚类效果.本文从粒计算的原理出发,利用背景知识,证明了粒的负关联保持性,即将“细”粒度层次上的背景知识扩展到“粗"的粒度层次上,从较“粗”的粒度层次上考察问题,降低搜索空间,提高了求解速度,并据此提出了基于粒计算原理的概念聚类算法CO-GrC算法.最后,通过实验验证了算法是有效地,且时间效率得以提高.
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆 400065;重庆工学院计算机学院,重庆 400050
【出 处】
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第八届中国Rough集与软计算、第二届中国Web智能、第二届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC2008)
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聚类结果和先验知识之间往往存在某种不协调性,背景知识的合理利用可以降低这种不协调性,提高聚类效果.本文从粒计算的原理出发,利用背景知识,证明了粒的负关联保持性,即将“细”粒度层次上的背景知识扩展到“粗"的粒度层次上,从较“粗”的粒度层次上考察问题,降低搜索空间,提高了求解速度,并据此提出了基于粒计算原理的概念聚类算法CO-GrC算法.最后,通过实验验证了算法是有效地,且时间效率得以提高.
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