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在分析归纳原有聚类方法不足的基础上，结合粗糙理论和模糊理论，给出了改进的粗糙模糊K-均值聚类算法；设计了新的模糊粗糙K-均值聚类算法，并验证了该聚类算法的有效性；进而将这两种聚类算法应用到支持向量机中，对训练样本做预处理，以减少样本数目，提高了其训练速度和分类精度。
改进的粗糙模糊和模糊粗糙K-均值聚类算法
【摘 要】
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在分析归纳原有聚类方法不足的基础上，结合粗糙理论和模糊理论，给出了改进的粗糙模糊K-均值聚类算法；设计了新的模糊粗糙K-均值聚类算法，并验证了该聚类算法的有效性；进而将这两种
【机 构】
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河北大学物理科学与技术学院,河北大学数学与计算机学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2014年17期
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