基于阴影集的粗糙聚类闭值选择

粗糙聚类思想自提出以来，在软划分聚类方面取得了广泛应用，但其阂值参数常主观确定，未能考虑数据集本身的特性。基于阴影集((shadowedsets)的优化理论给出了一种客观的阂值选择方法，并将其应用于粗糙模糊c均值聚类算法。人工数据与uci数据实验结果表明了所提方法的有效性。