文献类型：期刊文章

作　　者：王明春[1,2] 唐万生[1] 江琪[2] 刘鑫[2]

机构地区：[1]天津大学系统工程研究所,天津300072 [2]天津工程师范学院数理系,天津300222

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70471049);天津市教委科技发展基金资助项目(20061005)

年　　份：2009

卷　　号：29

期　　号：4

起止页码：1102-1105

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：对现有的两种基于绝对距离的粗K-means方法进行了讨论,指出了各自的不足之处。在此基础之上,讨论了用相对距离替代绝对距离的合理性,从而给出了基于相对距离的粗K-means方法。通过对随机数据、Iris数据和文本数据进行聚类效果比较,验证了基于相对距离的粗K-means方法的可行性和有效性。

关 键 词：粗糙集 粗K-means方法  聚类

分 类 号：TP18]