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基于最大联盟粗糙集的三支聚类
1
作者
陈之琪
万仁霞
+1 位作者
岳晓冬
陈瑞典
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第8期2292-2300,共9页
针对邻域粗糙集模型受邻域参数影响大、刻画样本信息时不够精细等问题,提出了一种基于最大联盟理论的粗糙集模型。在标准化邻域信息系统后,引入最大联盟集来描述邻域颗粒信息,使得邻域粗糙集模型对信息的划分更加精细,从而显著降低了边...
针对邻域粗糙集模型受邻域参数影响大、刻画样本信息时不够精细等问题,提出了一种基于最大联盟理论的粗糙集模型。在标准化邻域信息系统后,引入最大联盟集来描述邻域颗粒信息,使得邻域粗糙集模型对信息的划分更加精细,从而显著降低了边界域的不确定性。将该模型与三支聚类相结合,设计了一种基于最大联盟粗糙集的三支聚类算法。在6个UCI公共数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法相较于对比算法具有更好的聚类质量,在处理边界域样本时具有更高的比较正确率。
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关键词
标准化
邻域
信息系统
最大联盟集
领域粗糙集
边界域
三支聚类
比较正确率
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职称材料
题名
基于最大联盟粗糙集的三支聚类
1
作者
陈之琪
万仁霞
岳晓冬
陈瑞典
机构
北方民族大学数学与信息科学学院
上海大学计算机工程与科学学院
福建弘扬软件股份有限公司健康大数据研究院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第8期2292-2300,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62066001)
宁夏自然科学基金资助项目(2021AAC03203)
+1 种基金
宁夏科技领军人才项目(2022GKLRLX08)
北方民族大学研究生创新项目(YCX22087)。
文摘
针对邻域粗糙集模型受邻域参数影响大、刻画样本信息时不够精细等问题,提出了一种基于最大联盟理论的粗糙集模型。在标准化邻域信息系统后,引入最大联盟集来描述邻域颗粒信息,使得邻域粗糙集模型对信息的划分更加精细,从而显著降低了边界域的不确定性。将该模型与三支聚类相结合,设计了一种基于最大联盟粗糙集的三支聚类算法。在6个UCI公共数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法相较于对比算法具有更好的聚类质量,在处理边界域样本时具有更高的比较正确率。
关键词
标准化
邻域
信息系统
最大联盟集
领域粗糙集
边界域
三支聚类
比较正确率
Keywords
standardized neighborhood information system
maximum coalition set
neighborhood rough sets
boundary region
three-way clustering
comparison accuracy
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于最大联盟粗糙集的三支聚类
陈之琪
万仁霞
岳晓冬
陈瑞典
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
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