【摘 要】
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目前,大多数聚类方法是二支聚类,即每个对象要么属于一个类,要么不属于一个类,聚类结果具有清晰的边界。然而,将某些不确定的对象强制分配到某个类簇中会降低聚类结果精度。
【基金项目】
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国家自然科学基金(Nos. 61503160),江苏省高校自然科学基金(No. 15KJB110004).
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目前,大多数聚类方法是二支聚类,即每个对象要么属于一个类,要么不属于一个类,聚类结果具有清晰的边界。然而,将某些不确定的对象强制分配到某个类簇中会降低聚类结果精度。而三支聚类是一种重叠聚类方法,它采用核心域和边界域来表示每个类簇,较好地处理了含有不确定性信息对象的类别归属问题,同时有效地降低了决策风险。本文主要介绍一种三支决策聚类模型,并给出基于k-means的三支决策聚类算法作为实例进行分析。首先,通过已有的聚类算法得到相同数据集的不同二支决策聚类结果,然后对聚类成员的类簇标签进行匹配,最后制定投票规则
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