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粗糙聚类是不确定聚类算法中一种有效的聚类算法，这里通过分析粗糙k-means算法，指出了其中3个参数w1，wu和ε设置时存在的缺点，提出了一种自适应粗糙k-means聚类算法，该算法能进一步优化粗糙k-means的聚类效果，降低对“噪声”的敏感程度，最后通过实验验证了算法的有效性。
具有自适应参数的粗糙k-means聚类算法
【摘 要】
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粗糙聚类是不确定聚类算法中一种有效的聚类算法，这里通过分析粗糙k-means算法，指出了其中3个参数w1，wu和ε设置时存在的缺点，提出了一种自适应粗糙k-means聚类算法，该算法能进一
【机 构】
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宁夏医科大学理学院,陕西理工学院数学系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年26期
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60472072）,陕西省教育厅科研项目（No.08JK241）.
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