文献类型：期刊文章

作　　者：刘少辉[1] 胡斐[2] 贾自艳[1] 史忠植[1]

机构地区：[1]中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京100080 [2]上海体育学院体育管理系,上海200438

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家自然科学基金项目 (60 173 0 17;60 0 73 0 19;90 10 40 2 1);北京市自然科学基金重点项目(4 0 110 0 3 )

年　　份：2004

卷　　号：41

期　　号：4

起止页码：552-557

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：Rough集理论是一种新型的处理含糊和不确定性知识的数学工具 ,将Rough集理论应用于知识发现中的聚类分析 ,给出了局部不可区分关系、个体之间的局部不可区分度和总不可区分度、类之间的不可区分度、聚类结果的综合近似精度等定义 ,在此基础上提出了一种基于Rough集的层次聚类算法 ,该算法能够自动调整参数 ,以寻求更优的聚类结果 实验结果验证了该算法的可行性 。

关 键 词：ROUGH集 聚类 不可区分度  综合近似精度  

分 类 号：TP18]