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基于覆盖粗糙集模型的层次聚类算法
被引量：
2
1
作者
龚科华
邱桃荣
+1 位作者
熊树洁
徐苏
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第22期5185-5188,共4页
目前大部分聚类算法只适用于处理属性取值为单值的数值型数据,介绍了一种新的基于粗糙集理论的聚类算法,该算法不仅可用于取值为单值的数值型数据聚类,而且能够用于取值为多值的非数值型数据聚类。该算法利用基于相容关系的属性最小覆...
目前大部分聚类算法只适用于处理属性取值为单值的数值型数据,介绍了一种新的基于粗糙集理论的聚类算法,该算法不仅可用于取值为单值的数值型数据聚类,而且能够用于取值为多值的非数值型数据聚类。该算法利用基于相容关系的属性最小覆盖来求解对象各属性的对象属性信息粒。在此基础上,通过对象属性信息粒和对象粗糙相似度的运算构建各对象的相容粒。最后,把具有相同相容粒的对象视为同一等价类,从而实现对论域的聚类,进而对数据对象进行层次聚类。实验结果表明,该算法是可行的。
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关键词
粗糙集
聚类
相容粒
对象属性信息粒
最小覆盖
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职称材料
题名
基于覆盖粗糙集模型的层次聚类算法
被引量：
2
1
作者
龚科华
邱桃荣
熊树洁
徐苏
机构
南昌大学计算机系
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第22期5185-5188,共4页
基金
江西省重点攻关基金项目(20061B01002)
江西省教育厅科技基金项目([2007]28)
文摘
目前大部分聚类算法只适用于处理属性取值为单值的数值型数据,介绍了一种新的基于粗糙集理论的聚类算法,该算法不仅可用于取值为单值的数值型数据聚类,而且能够用于取值为多值的非数值型数据聚类。该算法利用基于相容关系的属性最小覆盖来求解对象各属性的对象属性信息粒。在此基础上,通过对象属性信息粒和对象粗糙相似度的运算构建各对象的相容粒。最后,把具有相同相容粒的对象视为同一等价类,从而实现对论域的聚类,进而对数据对象进行层次聚类。实验结果表明,该算法是可行的。
关键词
粗糙集
聚类
相容粒
对象属性信息粒
最小覆盖
Keywords
rough
set
clustering
tolerance
granulation
object
attribute
information
granulation
minimum
cover
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于覆盖粗糙集模型的层次聚类算法
龚科华
邱桃荣
熊树洁
徐苏
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009
2
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