改进的含混C均值聚类与持续属性离散化算法研究

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改进的含混C均值聚类与持续属性离散化算法研究

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毕业论文范文题目：改进的含混C均值聚类与持续属性离散化算法研究，论文范文关键词：改进的含混C均值聚类与持续属性离散化算法研究
改进的含混C均值聚类与持续属性离散化算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：持续属性的离散化是数据发掘实际中重要的研究内容之一,有监督离散化不考虑属性之间的相容性,对终极的后果造成必定的偏差,无监督离散化对分布不均匀以及含有噪声的数据集非常敏感。在事实世界中,很多数据之间的分类界线长短常含混的,很难断定一个数据具体属于（本文此处忽略..）哪个类别。在不先验常识的领导下,人为的将数据集进行划分,岂但破坏了数据之间的相干信息,而且终极得出的成果也无奈令人佩服。针对传统含混离散化算法对噪声数据敏感跟忽视属性之间相干性等缺点,对含混C均值聚类跟持续属性的离散化进行了研究,重要工作如下:（略..）(1)针对含混C均值(FCM)算法对初始聚类核心跟噪声数据敏感的缺点,给出一种基于大密度区域的含混聚类DCFCM算法。该算法首先利用大密度区域以及样本的密度值变更方法,选取初始聚类核心以及候选初始聚类核心,并根据初始聚类核心与候选初始聚类核心的间隔,断定（本文此处忽略..）初始聚类核心点,从而有效的克服了随机给定初始聚类核心轻易使算法收敛到部分极小的缺点;其次,分辨利用密度函数为样本加权跟引用改进的附属度函数进行优化,有效地进步了含混聚类的抗噪性。最后实验验证了算法在初始聚类核心确切定,聚类后果跟抗噪性方面存在良（文章此处忽略..）好的后果。(2)在上述基本之上,给出了一种基于DCFCM的软划分别散化算法。该算法利用决定表中决定属性对前提属性的相容性原理作为评判标准,对算法参数动态调剂,达到优化的离散化后果。通过UCI跟地理光谱数据,实验验证该算法的有效性。

以上为本篇毕业论文范文改进的含混C均值聚类与持续属性离散化算法研究的介绍部分。

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