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2020, 42(8): 1968-1974.
doi: 10.11999/JEIT190591
刊出日期：2020-08-18
針對(duì)區(qū)間型不確定數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，該文提出一種改進(jìn)的模糊C均值聚類算法(IU-IFCM)。首先對(duì)區(qū)間型數(shù)據(jù)進(jìn)行特征變換，由p維特征映射成由2p維特征組成的實(shí)數(shù)據(jù)，然后考慮區(qū)間中值與區(qū)間大小關(guān)系，設(shè)計(jì)一種樣本距離計(jì)算方法，通過模糊C均值實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)間型樣本聚類。理論分析與對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，該算法的劃分系數(shù)(PC)及正確等級(jí)(CR)值比其它方法平均提高10%以上，表明有更好的聚類精度，對(duì)當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境下不確定數(shù)據(jù)的分類提供了一種新的解決方案。
