粒度聚类算法研究 | |
徐丽 ; 丁世飞 | |
2015-08-30 ; 2015-08-30 | |
中文摘要 | 信息粒度是对信息和知识细化的不同层次的度量。基于信息粒度的聚类分析方法,凭借能够灵活选择粒度结构,消除聚类结果和先验知识之间的不协调性,有效完成聚类任务等优点,成为国内外学者的研究热点之一。从粗糙集、模糊集、商空间3个理论角度与传统聚类算法相结合,阐述并分析了把粒度的思想引入到聚类中的有效算法及其优缺点,并对这样结合后处理高维复杂数据的可行性及有效性做了分析与展望。 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/10296] |
专题 | 中国矿业大学(徐州) |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 徐丽,丁世飞. 粒度聚类算法研究[J],2015, 2015. |
APA | 徐丽,&丁世飞.(2015).粒度聚类算法研究.. |
MLA | 徐丽,et al."粒度聚类算法研究".(2015). |
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