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控制与决策 2010
基于属性权重区间监督的模糊C均值聚类算法, PP. 457-460 Keywords: 模糊聚类,模糊C均值,属性加权,区间数,层次分析法,Fuzzy,clustering,Fuzzy,c-means,Attribute,weighting,Interval,number,Analytic,hierarchy,process Abstract: 在加权模糊聚类算法中，属性权重确定的合理性是一个重要问题.鉴于用区间数描述决策者推理模糊性的优越性，提出属性权重用区间数表示，由区间层次分析法获得属性对聚类的贡献度，并以该区间为约束条件提出了可同时获得属性权重和聚类结果的模糊C均值聚类新算法.实验结果表明：该算法以决策者经验、偏好为监督，可避免迭代计算陷入不必要的局部极小解，能够提高权重分配的合理性，进而得到了更为准确的聚类结果.
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