A Novel Rough Fuzzy Clustering Algorithm with A New Similarity Measurement,ERICDATA高等教育知識庫
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篇名
A Novel Rough Fuzzy Clustering Algorithm with A New Similarity Measurement
並列篇名
A Novel Rough Fuzzy Clustering Algorithm with A New Similarity Measurement
作者 Yang LiJian-cong FanJeng-Shyang PanGui-han MaoGeng-kun Wu
英文摘要
With the emergence of exponential growth of datasets in various fields, fuzzy theory-based approaches are widely used to improve or optimize the data clustering algorithms. These improved algorithms can achieve better results than the original counterparts in practical applications. However, the fuzzy clustering algorithms including the traditional improved algorithms normally ignore the clustering boundary uncertainty, inter-class compactness and complex data problems, thereby result in the unsatisfactory clustering results. To address this issue, in this paper, a novel rough fuzzy clustering algorithm based on a new similarity measure is proposed by utilizing the upper approximation and lower approximation of rough set. We also develop the method of transforming fuzzy clustering model into rough set model. Our experiment results show that the improved algorithm can get better clustering effect.
起訖頁 1145-1156
關鍵詞 Similarity measureFuzzy clustering algorithmRough setClustering
刊名 網際網路技術學刊  
期數 201907 (20:4期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.3966/160792642019072004014   複製DOI
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