计算机工程

作者：邵丽洁, 马福民

单位：南京财经大学 信息工程学院, 南京 210023

关键词：信息粒化,可信粒度准则,聚类,密度,混合度量

针对类簇交叉且分布不均衡的复杂数据，依据可信粒度准则，提出一种结合区间二型模糊粗糙C均值（IT2FRCM）聚类与混合度量的两阶段信息粒化算法。在第一阶段，利用IT2FRCM算法对原始数据进行聚类分析，得到初始的信息粒。在第二阶段，综合考虑数据空间分布、样本规模及粒子性质等因素，采用混合度量方法设计均衡证据合理性和语义独特性的粒化函数，并基于可信粒度准则优化由覆盖度和独特性组成的复合函数，求解最佳粒子边界。在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明，该算法能够有效提高不平衡数据的信息粒化质量和粒子代表性，在归类正确数、粒子特性等指标上均取得了理想表现。

来源：2021年第6期

《计算机工程》期刊编辑部

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