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连续属性离散化问题是机器学习的重要方面，是数据预处理问题之一。文章提供的基于粗糙集的层次聚类算法（RAHCA）是对层次聚类算法的一种改进，它能够自动调整参数，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着较好的聚类性能。
基于粗糙集的层次聚类算法（RAHCA）
【摘 要】
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连续属性离散化问题是机器学习的重要方面，是数据预处理问题之一。文章提供的基于粗糙集的层次聚类算法（RAHCA）是对层次聚类算法的一种改进，它能够自动调整参数，以寻求更优的聚类
【机 构】
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武夷学院数学与计算机系,唐山学院计算机科学与技术系
【出 处】
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唐山学院学报
【发表日期】
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2010年3期
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