作者：黄晓莉; 曾黄麟; 王秀碧模糊c均值聚类粗集理论连续属性离散属性
摘要：讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法。该算法充分考虑属性之间的相关性，将所有连续属性转化为矩阵同时处理，能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度。算法测试结果表明，新算法能较好地保留有效属性，提高离散化精度。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《重庆邮电大学学报·自然科学版》（CN：50-1181/N）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《重庆邮电大学学报·自然科学版》以信息学科为特色的专业性学术期刊；它反映了我国电子、通信、计算机、自动控制等最新科学技术研究成果，在中国文献领域占有重要的学术地位。
杂志详情
