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2020, 42(8): 1968-1974.
doi: 10.11999/JEIT190591
刊出日期：2020-08-18
針對區(qū)間型不確定數(shù)據(jù)的特點，該文提出一種改進(jìn)的模糊C均值聚類算法(IU-IFCM)。首先對區(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)計一種樣本距離計算方法，通過模糊C均值實現(xiàn)對區(qū)間型樣本聚類。理論分析與對比實驗表明，該算法的劃分系數(shù)(PC)及正確等級(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。
