| 具有自适应参数的粗糙k-means聚类算法 |
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| 引用本文： | 周涛.具有自适应参数的粗糙k-means聚类算法[J].计算机工程与应用,2010,46(26):7-10. |
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| 作者姓名： | 周涛 |
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| 作者单位： | 宁夏医科大学,理学院,银川,750004;陕西理工学院,数学系,陕西,汉中,723000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，陕西省教育厅科研项目 |
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| 摘 要： | 粗糙聚类是不确定聚类算法中一种有效的聚类算法，这里通过分析粗糙k-means算法，指出了其中3个参数wl，wu和ε设置时存在的缺点，提出了一种自适应粗糙k-means聚类算法，该算法能进一步优化粗糙k-means的聚类效果，降低对“噪声”的敏感程度，最后通过实验验证了算法的有效性。
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| 关 键 词： | 粗糙集 k-means聚类算法 自适应 |
| 收稿时间： | 2010-5-4 |
| 修稿时间： | 2010-6-21
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Adaptive rough k-means clustering algorithm |
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| ZHOU Tao.Adaptive rough k-means clustering algorithm[J].Computer Engineering and Applications,2010,46(26):7-10. |
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| Authors: | ZHOU Tao |
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| Affiliation: | ZHOU Tao(1.School of Science,Ningxia Medical University,Yinchuan 750004,China 2.Department of Mathematics,Shaanxi University of Technology,Hanzhong, Shaanxi 723000,China) |
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| Abstract: | Rough clustering is one of valid clustering algorithms in indeterminate clustering.Through analyzing rough k-means algorithm, its shortcoming about the parameters adjustment about w1, wu and e is pointed out.Rough k-means cluster-ing algorithm with adaptive parameters is presented.This algorithm can optimize clustering result of rough k-means, and decrease sensitivity about noise.Finally,this algorithm＇s validity is proved by experiments. |
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| Keywords: | rough set k-means clustering algorithm adaptive |
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