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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，其邊界區(qū)域中的數(shù)據(jù)對象因與各類簇中心點(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，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分時，綜合數(shù)據(jù)對象的局部密度與鄰域歸屬信息來衡量數(shù)據(jù)點(diǎn)與類簇的相似性，邊界數(shù)據(jù)與類簇之間的關(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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