| 基于粗糙集理论的模糊C-means高维数据聚类算法 |
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| 引用本文： | 朱付保,徐显景,白庆春,朱颢东.基于粗糙集理论的模糊C-means高维数据聚类算法[J].华中师范大学学报(自然科学版),2015,49(4):0. |
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| 作者姓名： | 朱付保 徐显景 白庆春 朱颢东 |
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| 作者单位： | 郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院， 郑州 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，河南省科技攻关项目，河南省教育厅科学技术研究重点项目，河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目，郑州轻工业学院校级青年骨干教师培养对象资助计划项目 |
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| 摘 要： | 模糊C-means算法是一种重要的聚类分析算法，但是在数据维数较高的情况下，该算法计算量急剧上升从而导致其效率较低.针对这一问题，提出了一种基于粗糙集理论的模糊C-means高维数据聚类算法，该算法在传统模糊C-means算法的基础上引入了粗糙集属性约简的理念，通过对数据集属性的约简，提取出对分类影响较大的属性集而摒弃与分类无关的属性，进而在聚类过程中只计算属性约简结果集中的属性，从而减少聚类过程的工作量、提高聚类效率.理论分析和实验结果表明，该算法在处理高维数据时较高效.
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| 关 键 词： | 粗糙集 模糊C均值 高维数据 聚类 |
Fuzzy C-means clustering algorithm of high-dimensional data based on rough set |
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| ZHU Fubao
,
XU Xianjing
,
BAI Qingchun
,
ZHU Haodong.Fuzzy C-means clustering algorithm of high-dimensional data based on rough set[J].Journal of Central China Normal University(Natural Sciences),2015,49(4):0. |
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| Authors: | ZHU Fubao XU Xianjing BAI Qingchun ZHU Haodong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | rough set fuzzy C-means high-dimensional data clustering |
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