【摘 要】
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针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法.该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题.通过增加
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针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法.该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题.通过增加非隶属度参数对模糊c-均值(fuzzy c-means,FCM)聚类算法中的模糊划分矩阵U和目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述,把聚类归结为一个带约束的线性规划问题,适用于大数据量的情况.最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.
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