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基于粗糙集理论数据挖掘方法的网络聚类算法分析.pdf
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基于粗糙集理论数据挖掘方法的网络聚类算法分析.pdf
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rough-clustering:基于粗糙集理论的聚类
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基于粒计算的粗糙集聚类算法 (2013年)
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针对传统K-means聚类算法初始聚类中心随机选取、不能处理边界对象、效率低、聚类精度低等问题, 提出了一种新的K-means聚类算法。算法引入粒计算理论, 并依据密度和最大最小距离法选择初始聚类中心, 避免初始聚类中心在同一个类中, 结合粗糙集, 通过动态调整上近似集和边界集的权重因子, 以解决边界数据的聚类问题; 最后采用类间距和类内距均衡化准则函数作为算法终止判断条件, 来得到更好的聚类效果
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