【摘 要】
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聚类在数据挖掘、模式识别、机器学习等方面具有重要作用。然而,直觉模糊集(IFSs)和区间直觉模糊集(IVIFSs)无法描述和处理不确定和不一致的信息,而单值中性化的模糊集(SVNSs
【基金项目】
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This paper was supported by the science and technology projects of Water Resources Department,Zhejiang province,China(No.RC1752).
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聚类在数据挖掘、模式识别、机器学习等方面具有重要作用。然而,直觉模糊集(IFSs)和区间直觉模糊集(IVIFSs)无法描述和处理不确定和不一致的信息,而单值中性化的模糊集(SVNSs)和区间神经网络集(INSs)可以描述和处理它。到目前为止,现有的集群技术几乎不涉及SVNSs,也不涉及到INSs。为此基于直觉模糊聚类算法和单值中性聚类算法,首先提出了基于SVNSs维根距离的余弦相似度度量的另一种单值中性聚类算法(SVNCA)。在聚类算法中,我们定义了SVNSs与SVNSs之间的余弦相似度度量之间的维根距离
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