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一种基于Rough集的层次聚类算法

刘少辉  胡斐  贾自艳  史忠植  
【摘要】:Rough集理论是一种新型的处理含糊和不确定性知识的数学工具 ,将Rough集理论应用于知识发现中的聚类分析 ,给出了局部不可区分关系、个体之间的局部不可区分度和总不可区分度、类之间的不可区分度、聚类结果的综合近似精度等定义 ,在此基础上提出了一种基于Rough集的层次聚类算法 ,该算法能够自动调整参数 ,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较好的聚类性能

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