【摘 要】
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基于粗糙集理论,分析等价关系与粒度之间的关系,提出一种基于粒度的粗糙聚类方法。该方法根据数据对象之间的相对相似性形成初始等价关系和等价类,每个等价类对应一个粒度。
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基于粗糙集理论,分析等价关系与粒度之间的关系,提出一种基于粒度的粗糙聚类方法。该方法根据数据对象之间的相对相似性形成初始等价关系和等价类,每个等价类对应一个粒度。引入等价关系隶属度因子γ,用于度量等价关系间隶属关系,作为聚类过程一个有效参数,控制聚类的规模。通过迭代计算聚类的有效性,得到优化的聚类结果。聚类过程表明,聚类分析在一个统一的粒度下进行,在样本点之间定义一种等价关系。实验结果证实了该方法的有效性,用规则集描述的聚类结果具有可解释性和合理性。
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