【摘 要】
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粗糙K-means聚类算法是一种有效的处理聚类边界模糊问题的算法,但大多数算法对簇的下近似集和边界中的对象使用统一的权值,忽略了簇内对象之间的差异性.针对这一问题提出一种
【机 构】
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南京邮电大学自动化学院; 南京邮电大学计算机技术研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61105082,61073114);南京邮电大学“攀登计划”项目(NY212093);江苏省教育厅高校自然科学基金基础研究项目(11KJB120001)
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粗糙K-means聚类算法是一种有效的处理聚类边界模糊问题的算法,但大多数算法对簇的下近似集和边界中的对象使用统一的权值,忽略了簇内对象之间的差异性.针对这一问题提出一种新的改进算法,通过对簇内的每个对象加入簇内不平衡度量,以区分不同对象对簇的贡献程度,使得聚类结果簇内更紧凑、簇间更疏远.不同数据集的仿真实验结果表明,所提出算法可以有效提高聚类结果的精度.
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