基于粗糙集的支持向量聚类方法

针对支持向量聚类（SupportVectorClustering,SVC）的软核，引入了粗糙集的理论。通过粗糙集的上下边界，对SVC算法的核函数进行改进。通过聚类过程，算法不仅可以有效处理边界点，发现任意形状的软聚类集，还可以通过交互参数调整，控制结果的软边界。基于粗糙集的SVC解决了不确定边界的归类问题，而不需要额外的计算开销。实验结果表明算法能有效地处理软边界，同时也证实了算法的正确性。