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针对支持向量聚类（Support Vector Clustering,SVC）的软核,引入了粗糙集的理论.通过粗糙集的上下边界,对SVC算法的核函数进行改进.通过聚类过程,算法不仅可以有效处理边界点,发现任意形状的软聚类集,还可以通过交互参数调整,控制结果的软边界.基于粗糙集的SVC解决了不确定边界的归类问题,而不需要额外的计算开销.实验结果表明算法能有效地处理软边界,同时也证实了算法的正确性.