申请/专利权人：西北大学

申请日：2023-07-05

公开（公告）日：2023-10-10

公开（公告）号：CN116861277A

主分类号：G06F18/2337

分类号：G06F18/2337

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.10.27#实质审查的生效;2023.10.10#公开

摘要：本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于五划分阴影集的聚类集成方法、系统及应用，随机改变模糊C均值算法中的模糊化参数m生成一组基聚类；通过五划分阴影集将对象划分到五个区域中，包括核心区域、次核心区域、阴影区域、次边缘区域、边缘区域；通过多粒度粗糙集的策略构建出六个近似区域，包括一个核心区域和五个边缘区域；通过五划分阴影集处理五个边缘区域得到聚类的结果。本发明将五划分阴影集应用到模糊聚类集成中，通过多粒度粗糙集的思想构造出六个近似区域，可以更精细划分近似区域，分析了五划分阴影集中的次核心区域中对象与簇之间的模糊关系，实现了次核心区域的合理划分，解决了五划分阴影集实际应用的问题。

主权项：1.一种基于五划分阴影集的聚类集成方法，其特征在于，包括：随机改变模糊C均值算法中的模糊化参数m生成一组基聚类；通过五划分阴影集将对象划分到五个区域中，包括核心区域、次核心区域、阴影区域、次边缘区域、边缘区域；通过多粒度粗糙集的策略构建出六个近似区域，包括一个核心区域和五个边缘区域；通过五划分阴影集处理五个边缘区域得到聚类的结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北大学 一种基于五划分阴影集的聚类集成方法、系统及应用

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