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粗糙K- Means及其衍生算法在處理邊界區(qū)域不確定信息時(shí)，其邊界區(qū)域中的數(shù)據(jù)對(duì)象因與各類(lèi)簇中心點(diǎn)的距離相差較小，導(dǎo)致難以依據(jù)距離、密度對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行區(qū)分判斷。提岀一種新的粗糙K- Means算法，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分時(shí)，綜合數(shù)據(jù)對(duì)象的局部密度與鄰域歸屬信息來(lái)衡量數(shù)據(jù)點(diǎn)與類(lèi)簇的相似性，邊界數(shù)據(jù)與類(lèi)簇之間的關(guān)系由其局部的空間分布所決定，使得模糊不確定信息之間的差異更明顯。在人工數(shù)據(jù)集和UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)邊界區(qū)域數(shù)據(jù)的劃分具有更高的準(zhǔn)確率。
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