【摘 要】
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现有的聚类融合算法从聚类成员的角度出发,若使用全部聚类成员则融合结果受劣质成员影响,对聚类成员进行选择再进行融合则选择的策略存在主观性。为在一定程度上避免这两种局
【机 构】
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闽南师范大学数学与统计学院,福建省粒计算重点实验室
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(2016J01315,2017J01507);国家自然科学基金资助项目(61379021,11871259);国家青年科学基金资助项目(61603173);浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室开放课题(OBDMA201603);2017年福建省中青年教师教育科研项目(JAT170340);福建省数学类研究生教育创新基地资助项目(1013-313009)
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现有的聚类融合算法从聚类成员的角度出发,若使用全部聚类成员则融合结果受劣质成员影响,对聚类成员进行选择再进行融合则选择的策略存在主观性。为在一定程度上避免这两种局限性,可以从元素的角度出发,提出一种新的聚类融合方法。通过多粒度决策不一致粗糙集来选择一部分类别确定的元素,再利用这部分元素进行聚类融合生成新的划分;多粒度决策不一致粗糙集模型能够刻画多粒度决策过程中属性一致而决策不一致的现象,提出了一种基于多粒度决策不一致的粗糙集模型,并给出了一种聚类融合方法。具体做法是:首先在数据集上多次使用K-means聚
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