粒度聚類算法研究

摘要： 信息粒度是對(duì)信息和知識(shí)細(xì)化的不同層次的度量。基于信息粒度的聚類分析方法,憑借能夠靈活選擇粒度結(jié)構(gòu),消除聚類結(jié)果和先驗(yàn)知識(shí)之間的不協(xié)調(diào)性,有效完成聚類任務(wù)等優(yōu)點(diǎn),成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)之一。從粗糙集、模糊集、商空間3個(gè)理論角度與傳統(tǒng)聚類算法相結(jié)合,闡述并分析了把粒度的思想引入到聚類中的有效算法及其優(yōu)缺點(diǎn),并對(duì)這樣結(jié)合后處理高維復(fù)雜數(shù)據(jù)的可行性及有效性做了分析與展望。 （共4頁(yè)）