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基于粒计算的粗糙集聚类算法


第3 0卷 第 l 0期  2 0 1 3年 1 0月   计 算 机 应 用 研 究  Ap p l i c a t i o n   Re s e a r c h   o f   Co mp u t e r s   Vo 1 . 3 0   No . 1 0   0e t . 2 01 3   基 于 粒 计 算 的粗 糙 集 聚 类 算 法 术   李 莲 ,罗 可, 周博翔  ( 长 沙R - Y - 大 学 计算机 与通 信 工程 学院 ,长 沙 4 1 0 1 1 4 )   摘 要 :针对 传统 K — me a n s聚类 算法初 始聚 类 中心 随机 选取 、 不 能 处理 边界 对 象、 效率低 、 聚 类精 度 低 等 问题 ,   提 出了一种新 的 K . m e a n s 聚类 算法 。算法 引入粒 计算 理论 , 并依 据 密度 和 最 大最 小距 离法 选择 初 始聚 类 中心 ,   避 免初 始聚 类 中心在 同一 个类 中 , 结 合粗糙 集 , 通过 动 态调 整 上近似 集和 边界 集的权 重 因子 , 以解 决 边界 数据 的  聚类 问题 ; 最后 采 用类 间距和 类 内距 均衡 化准 则 函数 作 为算 法 终止 判 断 条件 , 来得 到 更好 的聚 类效 果 。 实验 结  果表 明 : 该 算法具 有较 高的 准确 率 , 迭 代 次数 较 少 , 并 降低 了对噪 声的敏 感程度 。   关键 词 :聚类 ;粗糙 集 ;粒 计算 ; K . 均值 ;准则优 化 ;最 大最 小距 离法  中图分类 号 :T P 3 0 1 . 6   文献 标 志码 :A   文 章编 号 :1 0 0 1 — 3 6 9 5 ( 2 0 1 3 ) 1 0 — 2 9 1 6 — 0 4   d o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 1 — 3 6 9 5 . 2 0 1 3 . 1 0 . 0 0 8   Ro u g h   c l u s t e r i n g   a l g o r i t h m  b a s e d   o n   g r a n u l a r   c o mp u t i n g   LI   Li a n,LUO  Ke,ZHOU  Bo — x i a n g   ( S c h o o l   o fC o m p u t e r &C o m mu n i c a t i o n   E n g i n e e r i n g,C h a n g s h a   U n i v e r s i t y   o fS c i e n c e& T e c h n o l o g y ,C h a n g s h a   4 1 0 1 1 4 ,C h i n a )   Abs t r ac t: Ai mi ng   t o   r e s o l v e   t h e   pr o b l e ms   o f   t he   t r a di t i o n a l   K— me a n s   c l us t e r i n g   a l g o r i t hm  s u c h   a s   r a nd o m  s e l e c t i n g   o f   i n i t i a l   c l u s t e r i n g   c e n t e r s ,l a


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