基于最大联盟粗糙集的三支聚类

作     者：陈之琪 万仁霞 岳晓冬 陈瑞典 Chen Zhiqi;Wan Renxia;Yue Xiaodong;Chen Ruidian

作者机构：北方民族大学数学与信息科学学院银川750021 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 福建弘扬软件股份有限公司健康大数据研究院福州350002 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62066001) 宁夏自然科学基金资助项目(2021AAC03203) 宁夏科技领军人才项目(2022GKLRLX08) 北方民族大学研究生创新项目(YCX22087) 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2024年第41卷第8期

页      码：2292-2300页

摘      要：针对邻域粗糙集模型受邻域参数影响大、刻画样本信息时不够精细等问题,提出了一种基于最大联盟理论的粗糙集模型。在标准化邻域信息系统后,引入最大联盟集来描述邻域颗粒信息,使得邻域粗糙集模型对信息的划分更加精细,从而显著降低了边界域的不确定性。将该模型与三支聚类相结合,设计了一种基于最大联盟粗糙集的三支聚类算法。在6个UCI公共数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法相较于对比算法具有更好的聚类质量,在处理边界域样本时具有更高的比较正确率。

主 题 词：标准化邻域信息系统 最大联盟集 领域粗糙集 边界域 三支聚类 比较正确率 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0582

馆 藏 号：203126121...