【摘 要】
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当数据分布在超平面周围时,k-平面模糊聚类算法是一种可行的聚类算法,但在隶属度的描述上,该算法仍然有改进的空间.基于二型模糊集,提出了一种二型k-平面模糊聚类算法,通过寻
【机 构】
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泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室
【基金项目】
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福建省教育科学“十三五”规划重点课题（FJJKXBZ18-859）
论文部分内容阅读
当数据分布在超平面周围时,k-平面模糊聚类算法是一种可行的聚类算法,但在隶属度的描述上,该算法仍然有改进的空间.基于二型模糊集,提出了一种二型k-平面模糊聚类算法,通过寻找最佳的聚类指标对二型模糊集进行降型,使该算法达到更好的聚类效果.在加入了噪音的人工数据集上,对比传统的模糊聚类算法（FCM）和模糊k-平面聚类算法（FKPC）,提出的二型模糊聚类算法具有更好的抗噪性能,也能对数据点进行更准确的聚类.
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