粗糙模糊聚类相关论文
粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图......
作为一种无监督的学习方式,聚类分析在无标记样本的条件下将数据对象进行分组,挖掘数据的潜在结构,是数据分析的有效工具。在现实......
随着大数据时代的到来,数据越来越成为各个行业极其重要的生产要素,如何有效地从海量数据集中挖掘出有价值的信息,已经成为众多学......
针对粗糙模糊聚类算法对初值敏感、易陷入局部最优和聚类性能依赖阈值选择等问题,提出一种混合蛙跳与阴影集优化的粗糙模糊聚类算......
针对粗糙K-means聚类及其相关衍生算法需要提前人为给定聚类数目、随机选取初始类簇中心导致类簇交叉区域的数据划分准确率偏低等......
粗糙聚类思想自提出以来,在软划分聚类方面取得了广泛应用,但其阈值参数常主观确定,未能考虑数据集本身的特性。基于阴影集（Shadowe......
