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模糊集和粗糙集的支持向量聚类算法研究

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摘要目前很多已知的聚类算法对于异常点的处理存在不合理的问题,将模糊集和粗糙集的相关理论加人到支持向量聚类算法中,可增加异常点处理的合理性,并得到一种新的改进算法,将其称为模糊一粗糙支持向量聚类算法.当支持向量集作为一个特殊的聚类,通过元素间的亲密程度,模糊边界的隶属度可以被计算出来.而下近似集包含的样本点建立在算法训练阶段获得的超球体内.在检测异常值和计算任意轮廓的聚类方面,该算法具有较大的优势和潜力.

DOI rj8zykrrj0/1690534

作者郭晨晨;朱红康

机构地区不详

出处《昆明学院学报》 2016年6期

关键词粗糙集模糊集支持向量集超球体数据挖掘

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2016年06月16日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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