【摘 要】
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利用现有的适于目标综合评价的关联聚类分析法对模糊事物进行分类评判时,存在阈值选取困难、聚类结果与标准对象的排列顺序直接相关、容易出现误判和漏判、先分的类聚集较多
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目 ( 60 2 73 0 83 )
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利用现有的适于目标综合评价的关联聚类分析法对模糊事物进行分类评判时,存在阈值选取困难、聚类结果与标准对象的排列顺序直接相关、容易出现误判和漏判、先分的类聚集较多的对象而后分的类聚集较少的对象等缺点,影响了聚类结果的准确性和合理性,针对这些问题,提出一种改进的关联聚类算法,克服了原算法的不足之处,无论标准对象顺序如何排列、域值如何选取、先聚集哪一个类别,都能得到合理的稳定的聚类结果.
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