【摘 要】
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K-means算法是一种传统的基于划分聚类的算法,其本质是一种硬聚类划分,即要求每个研究对象要么属于这个类,要么不属于这个类,其聚类结果具有严格的边界。然而将某些不确定的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503160,61572242),江苏省高校自然科学基金(15KJB110004),江苏科技大学本科生创新计划项目资助
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K-means算法是一种传统的基于划分聚类的算法,其本质是一种硬聚类划分,即要求每个研究对象要么属于这个类,要么不属于这个类,其聚类结果具有严格的边界。然而将某些不确定的对象强制分配到某个类中往往容易带来较高的决策风险。三支聚类将确定的元素放入核心域中,将不确定的元素放入边界域中延迟决策,可以有效地降低决策风险。本文将三支决策理论和K-means算法相结合得到一个新的三支聚类算法,该算法利用K-means聚类的结果,对不确定的点做更加合理的分类,同时对聚类完成的结果做扰动处理,分离出聚类内部的核心域和边界
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