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1、粗糙集理論是一種能夠很好處理不確定信息的數(shù)學(xué)工具。近年來,粗糙集理論在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域得到了越來越多的應(yīng)用。聚類與屬性約簡(jiǎn)一直是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的重點(diǎn)與難點(diǎn),如何進(jìn)一步地提高粗糙集理論在這方面的利用率具有十分明確的意義。
本文的研究工作如下:
1.在給出了聚類的基本定義和方法之后指出了經(jīng)典k-means算法的不足,利用粗糙集理論優(yōu)秀的邊界數(shù)據(jù)處理能力和粒子群算法全局搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn),提出了一種基于改進(jìn)粒子群算法的粗
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