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基于粒子群優(yōu)化的直覺(jué)模糊核聚類(lèi)算法

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  直覺(jué)模糊集(IFS,intuitionistic fuzzy sets)理論作為Zadeh模糊理論最重要的拓展形式之一,因其增加了猶豫度屬性參數(shù),可更加細(xì)膩地刻畫(huà)客觀現(xiàn)象的模糊不確定性本質(zhì),引起了相關(guān)研究領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。因此,多位學(xué)者對(duì)如何將FCM算法拓展到直覺(jué)模糊領(lǐng)域進(jìn)行了研究,賀正洪將聚類(lèi)對(duì)象及聚類(lèi)中心點(diǎn)用直覺(jué)模糊集表示,提出基于直覺(jué)模糊集合的模糊c均值算法。申曉勇聚類(lèi)對(duì)象和聚類(lèi)中心點(diǎn)及兩者間的關(guān)系均推廣到直覺(jué)模糊領(lǐng)域,提出了一種基于目標(biāo)函數(shù)的直覺(jué)模糊集合數(shù)據(jù)的聚類(lèi)方法。這些算法雖然取得了較好的應(yīng)用效果,但同樣也遺留了經(jīng)典FCM算法的一些缺點(diǎn),即對(duì)數(shù)據(jù)原型有較強(qiáng)的依賴性,對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)顯得的無(wú)能無(wú)力。
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