粗糙的方向性模糊聚类算法

doi:10.3969/j.issn.1007130X.2010.

J4 ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (6): 99-102.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

粗糙的方向性模糊聚类算法

雷红艳,邹汉斌

(湖南文理学院计算机科学与技术学院，湖南常德 415000)

收稿日期:2009-09-11 修回日期:2009-12-10 出版日期:2010-06-01 发布日期:2010-06-01
通讯作者: 雷红艳 E-mail:zhb6008@163.com
作者简介:雷红艳(1976)，女，湖南常德人，硕士，讲师，研究方向为数据挖掘与模式识别；邹汉斌，硕士，副教授，研究方向为模式识别与智能控制。
基金资助:
湖南省教育厅科研资助项目(08C611)

A Directional Fuzzy Clustering Algorithm with Rough Sets

LEI Hongyan,ZOU Hanbin

(School of Computer Science and Technology,Hunan University of Art and Science,Changde 415000)

Received:2009-09-11 Revised:2009-12-10 Online:2010-06-01 Published:2010-06-01

摘要/Abstract

摘要：

根据高维数据具有方向性的特征,结合概率模糊聚类算法与粗糙集理论提出了一种粗糙的方向性模糊聚类算法。该算法在概率模糊聚类算法中引入了数据方向相似性函数，能对不确定数据进行处理。在算法中利用粗糙集中的下近似集与边界集来确定目标对象函数，属于下近似集的数据在聚类时是确定的，属于边界的数据具有模糊性。实验结果表明，该算法能有效地对高维的方向性数据进行聚类。

关键词: 模糊聚类算法, 方向相似性, 粗糙集

Abstract:

A probabilistic fuzzy clustering algorithm with the directional characteristics in higherdimension datasets ,which is termed as directional fuzzy clustering algorithm with rough sets(RDFC),is proposed in this paper to effectively deal with uncertainly data, RDFC leads into the data direction similarity function in probabilistic fuzzy clustering. RFDC gets object function with lower approximation sets and boundary region of rough sets, it is certain to lower approximation data, and it is fuzzy to boundary region data .The experiment results demonstrate its validity over directional higherdimension data clustering.

Key words: fuzzy clustering algorithm;directional similarity;rough sets

中图分类号:

TP18

雷红艳,邹汉斌. 粗糙的方向性模糊聚类算法[J]. J4, 2010, 32(6): 99-102.

LEI Hongyan,ZOU Hanbin. A Directional Fuzzy Clustering Algorithm with Rough Sets[J]. J4, 2010, 32(6): 99-102.

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[1]	肖振国, 陈林书, 孙少杰, 梅本霞, 柳媛慧, 赵磊. 基于代数粒的聚类方法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(01): 150-158.
[2]	骆公志, 陈佳馨. 多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集模型及其应用[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(12): 2231-2237.
[3]	李雨晨, 魏巍, 白伟明, 王达. 基于标签共现关系的多标签特征选择[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(11): 2049-2055.
[4]	姜春茂, 刘安鹏. 三支决策视角下的属性约简加速方法[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(12): 2280-2286.
[5]	王虹, 李敏赢. 局部广义多粒度粗糙集[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(08): 1463-1471.
[6]	佘志用,段超，张雷. 变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法[J]. 计算机工程与科学, 2019, 41(04): 657-664.
[7]	吴尚智1，张文超2，佘志用1，张霞1，段超1. 利用蚁群优化算法的粗糙集属性约简方法[J]. 计算机工程与科学, 2019, 41(03): 538-544.
[8]	邵俊健，王士同. 高维数据的增量式聚类算法的距离度量选择研究[J]. 计算机工程与科学, 2019, 41(02): 214-223.
[9]	吴尚智1，佘志用2，张霞1，赵慧琴3. 利用变精度粗糙熵的图像分割算法[J]. 计算机工程与科学, 2018, 40(10): 1837-1843.
[10]	李联辉，王丽，雷婷，丁少虎. 制造企业供应商排序决策：#br# 基于SVM和TFN-RS的改进TOPSIS[J]. 计算机工程与科学, 2018, 40(04): 757-764.
[11]	张朋，戴月明，吴定会. 基于属性加权的RCM算法[J]. 计算机工程与科学, 2018, 40(03): 544-.
[12]	马福民1,逯瑞强1,张腾飞2. 基于局部密度自适应度量的粗糙K-means聚类算法[J]. 计算机工程与科学, 2018, 40(01): 184-190.
[13]	毛华,康然,杨兰珍. 基于固定β值的概念格上变精度粗糙集近似[J]. 计算机工程与科学, 2017, 39(12): 2345-2350.
[14]	徐怡1,2，李策2. 基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型[J]. 计算机工程与科学, 2016, 38(08): 1727-1734.
[15]	闫之焕. 基于形式概念分析的粗糙描述逻辑研究[J]. J4, 2016, 38(05): 1002-1006.

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A Directional Fuzzy Clustering Algorithm with Rough Sets

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