【摘 要】
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为了减小模糊集及其诱导的经典阴影集之间存在的较大的不确定性差异,文中基于模糊熵提出阴影集模型区间阴影集。由此提出基于区间阴影集的密度峰值聚类算法,优化经典密度峰值
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61876201)资助~~
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为了减小模糊集及其诱导的经典阴影集之间存在的较大的不确定性差异,文中基于模糊熵提出阴影集模型区间阴影集。由此提出基于区间阴影集的密度峰值聚类算法,优化经典密度峰值聚类算法的噪声检测策略.改进算法在原二支聚类结果的基础上摒弃原有检测策略,引入区间阴影集模型,并转化为三支聚类结果,达到噪声检测的目的。在经典人工数据集、UCI 数据集上的对比实验表明,文中算法能将数据集中对象更合理地分配到相应类簇,对噪声数据具有良好的鲁棒性。
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