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一种基于Rough集的层次聚类算法
被引：19
作者：
刘少辉
胡斐
贾自艳
史忠植
机构：
[1] 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,上海体育学院体育管理系,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京,上海,北京,北京
来源：
基金：
北京市自然科学基金;
关键词：
Rough集;
聚类;
不可区分度;
综合近似精度;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
Rough集理论是一种新型的处理含糊和不确定性知识的数学工具 ,将Rough集理论应用于知识发现中的聚类分析 ,给出了局部不可区分关系、个体之间的局部不可区分度和总不可区分度、类之间的不可区分度、聚类结果的综合近似精度等定义 ,在此基础上提出了一种基于Rough集的层次聚类算法 ,该算法能够自动调整参数 ,以寻求更优的聚类结果 实验结果验证了该算法的可行性 ,特别是在符号属性聚类方面有较好的聚类性能
引用
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页数：6
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