%0 Journal Article
%T Dynamic Threshold Rough C-Means Algorithm<br>动态阈值粗糙C均值算法
%A WANG Dan
%A WU Meng-da
%A <br>王丹
%A 吴孟达
%J 计算机科学
%D 2011
%I 
%X 粗糙C均值算法中3个参数wz,wμ,ε的选择是算法应用的关键问题。针对粗糙C均值算法中反映类间叠加程度的参数:的设定，提出一种动态自适应调整阂值。的粗糙C均值算法，该算法根据“类一类”间距离与“对象一类”间距离，对每一个待聚类对象动态设定阂值:。两组人工数据和图像数据的实验表明，该算法具有较好的适应性和聚类效果。
%K C-Means clustering
%K Rough sets
%K Rough C-Means clustering<br>C均值聚类，粗糙集，粗糙C均值聚类
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=1C91EC7E06C86269289DC105AD033497&yid=9377ED8094509821&vid=16D8618C6164A3ED&iid=38B194292C032A66&sid=AD16A18DBD734D13&eid=78F0EFE028BD3783&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=0&reference_num=0