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题名一种基于Rough集的层次聚类算法
被引量：18
- 1
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作者
刘少辉
胡斐
贾自艳
史忠植
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机构
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
上海体育学院体育管理系
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2004年第4期552-557,共6页
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基金
国家自然科学基金项目 (60 173 0 17
60 0 73 0 19
+1 种基金
90 10 40 2 1)
北京市自然科学基金重点项目(4 0 110 0 3 )
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文摘
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 。
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关键词
ROUGH集
聚类
不可区分度
综合近似精度
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Keywords
rough set
clustering
indiscernibility degree, integrated approximation rate
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种处理混合型数据的层次聚类算法
被引量：1
- 2
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作者
吴东磊
于洪
杨大春
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机构
重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
深圳中兴通讯公司重庆研究所
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第8期2885-2887,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60573068)
重庆市教委科学技术研究资助项目(KJ080510)
重庆邮电大学科研基金资助项目(A2004-46)
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文摘
针对字符型数据和混合型数据的聚类方法进行了研究。首先在经典粗糙集理论的基础上,通过松弛对象之间的不可分辨和相容性条件,得到了基于和谐关系的扩展粗糙集模型;然后定义了新的个体间不可区分度、类间不可区分度、聚类结果的综合近似精度等概念,提出了新的混合数据类型层次聚类算法。该算法不仅能处理数值型数据,而且能处理大多数聚类算法不能处理的字符型数据和混合型数据。实验验证了算法的可行性。
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关键词
粗糙集
聚类
和谐关系
不可区分度
综合近似精度
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Keywords
rough set
clustering
concordance relation
indiscernibility degree
integrated approximation rate
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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