【摘 要】
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传统的聚类算法,如Leader算法和k-Means方法等,只能处理完整精确的数据集,数据项只能被划分到一个簇.而粗糙集理论用上近似集和下近似集表示一个类,尤其当数据有噪声、不完全
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目B类（JBS14650）
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传统的聚类算法,如Leader算法和k-Means方法等,只能处理完整精确的数据集,数据项只能被划分到一个簇.而粗糙集理论用上近似集和下近似集表示一个类,尤其当数据有噪声、不完全和不精确性时,非常有优势.在经典的Leader算法中引入粗糙集理论,以处理模糊数据的聚类,得到改进的Leader算法——IRL（improved roughbased Leader）算法.IRL算法首先扫描数据项集,生成初始L集、RL集、RU集;然后优化RU集;最后再合并L集、RL集、RU集,得到最后的聚类结果.实验结果表明,IR
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