基于最大联盟粗糙集的三支聚类
Three-way clustering algorithm based on maximum coalition rough set
1. 北方民族大学 数学与信息科学学院, 银川 750021
2. 上海大学 计算机工程与科学学院, 上海 200444
3. 福建弘扬软件股份有限公司 健康大数据研究院, 福州 350002
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。
基金项目
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)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0582
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第8期
所属栏目: 数据挖掘专题
出版页码: 2292-2300
文章编号: 1001-3695(2024)08-007-2292-09
发布历史
[2024-02-06] 优先出版
[2024-08-05] 印刷出版
引用本文
陈之琪, 万仁霞, 岳晓冬, 等. 基于最大联盟粗糙集的三支聚类 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8): 2292-2300. (Chen Zhiqi, Wan Renxia, Yue Xiaodong, et al. Three-way clustering algorithm based on maximum coalition rough set [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8): 2292-2300. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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