【摘 要】
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针对粗糙模糊C均值聚类的阈值、权重选取问题,提出了一种基于不确定性度量的参数自适应获取方法。该方法将阈值选取归结为一个最优划分寻找问题,给出一种基于方差的划分优劣
【机 构】
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西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,西安交通大学电子与信息工程学院
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针对粗糙模糊C均值聚类的阈值、权重选取问题,提出了一种基于不确定性度量的参数自适应获取方法。该方法将阈值选取归结为一个最优划分寻找问题,给出一种基于方差的划分优劣评价方法;利用信息熵来度量样本归属的模糊性,基于该模糊性度量和类簇的粗糙度,提出了一种权重参数自适应计算方法。将所提方法应用于粗糙模糊C均值聚类,并将分别基于所提方法与典型参数选取方法的粗糙模糊C均值聚类算法在人工数据集和真实数据集上进行实验比较。结果表明,基于所提参数确定方法的粗糙模糊C均值聚类能获得更好的聚类有效性和准确性。
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