基于模糊集和粗糙集的支持向量聚类算法研究

发布时间：2017-08-09 22:05

  本文关键词：基于模糊集和粗糙集的支持向量聚类算法研究

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【摘要】：目前很多已知的聚类算法对于异常点的处理存在不合理的问题,将模糊集和粗糙集的相关理论加入到支持向量聚类算法中,可增加异常点处理的合理性,并得到一种新的改进算法,将其称为模糊—粗糙支持向量聚类算法.当支持向量集作为一个特殊的聚类,通过元素间的亲密程度,模糊边界的隶属度可以被计算出来.而下近似集包含的样本点建立在算法训练阶段获得的超球体内.在检测异常值和计算任意轮廓的聚类方面,该算法具有较大的优势和潜力.
【作者单位】： 山西师范大学数学与计算机科学学院;
【关键词】： 粗糙集 模糊集 支持向量集 超球体 数据挖掘
【分类号】：TP18;TP311.13
【正文快照】： 所谓聚类,就是将相似的事物聚集在一起,而将不相似的事物划分到不同的类的过程,它是数据挖掘中十分重要的一种手段.在文献[1~6]已经提出的许多聚类算法,可以将其分为两大类:硬聚类和软聚类(模糊聚类).然而现实中的很多分类问题并没有严格的分类界限,因此传统的硬聚类方法也许

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