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利用未确知系统理论分析特征对样本分类所作贡献,定义特征的分类权重,并作为启发性知识用于确定样本与各类间的加权距离及样本属于各类的隶属度,建立未确知均值聚类算法。IRIS数据检验表明,未确知均值聚类算法误判样本数少、收敛速度快、鲁棒性好,是一种实用、有效的无监督聚类算法。
未确知均值聚类
【摘 要】
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利用未确知系统理论分析特征对样本分类所作贡献,定义特征的分类权重,并作为启发性知识用于确定样本与各类间的加权距离及样本属于各类的隶属度,建立未确知均值聚类算法。IRI
【机 构】
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河北工程大学理学院
【出 处】
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河北工程大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2010年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助（60874116,60940036）, 河北省自然科学基金资助（F2009000857）
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