基于魚群與粗糙集的聚類算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、21世紀是信息和數(shù)據(jù)的時代，隨著社會的計算機化快速發(fā)展使得大量的數(shù)據(jù)從我們生活的每個角落涌出。數(shù)據(jù)量的增長速度在各行各業(yè)中呈現(xiàn)幾何指數(shù)增長，這是比以往任何時候都要快的，不但提高了人們對數(shù)據(jù)處理技術研究興趣，也使得數(shù)據(jù)挖掘這個學科逐漸受到了社會的重視。聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘技術的一個重要的組成部分已經植根于許多應用領域，如生物學、安全商務智能和Web搜索等。
　　本文主要探討了人工魚群算法，K-medoids聚類算法，粒計算，粗糙集理

2、論，主要研究工作如下：
　　1.分析人工魚群算法和 K-medoids算法的優(yōu)缺點。提出了一種基于人工魚群與K-medoids的混合聚類算法。算法首先改進人工魚群算法，然后結合K-medoids進行混合聚類，實驗表明：該算法比標準的魚群算法和傳統(tǒng)的K-medoids算法在準確率和穩(wěn)定性方面都得到了更好的聚類效果。
　　2.分析粗糙集與粒計算對聚類算法的影響，提出了一種基于粒計算與粗糙集的人工魚群聚類算法。算法引入粒計算理論，

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