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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。
一种基于粗糙集的K-Means聚类算法
【摘 要】
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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
【机 构】
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天津大学管理学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2006年20期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:70171004)
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