论文研究改进的粗糙模糊和模糊粗糙K均值聚类算法.pdf
在分析归纳原有聚类方法不足的基础上，结合粗糙理论和模糊理论，给出了改进的粗糙模糊K-均值聚类算法；设计了新的模糊粗糙K-均值聚类算法，并验证了该聚类算法的有效性;而将这两种聚类算法应用到支持向量机中，对训练样本做预处理，以减少样本数目，提高了其训练速度和分类精度。
在分析归纳原有聚类方法不足的基础上，结合粗糙理论和模糊理论，给出了改进的粗糙模糊K-均值聚类算法；设计了新的模糊粗糙K-均值聚类算法，并验证了该聚类算法的有效性;而将这两种聚类算法应用到支持向量机中，对训练样本做预处理，以减少样本数目，提高了其训练速度和分类精度。