结合区间二型FRCM与混合度量的两阶段信息粒化

作者：邵丽洁; 马福民^*

来源：计算机工程, 2021, 47(06): 88-97.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0059693

• 信息粒化
• 可信粒度准则
• 聚类
• 密度
• 混合度量

针对类簇交叉且分布不均衡的复杂数据,依据可信粒度准则,提出一种结合区间二型模糊粗糙C均值(IT2FRCM)聚类与混合度量的两阶段信息粒化算法。在第一阶段,利用IT2FRCM算法对原始数据进行聚类分析,得到初始的信息粒。在第二阶段,综合考虑数据空间分布、样本规模及粒子性质等因素,采用混合度量方法设计均衡证据合理性和语义独特性的粒化函数,并基于可信粒度准则优化由覆盖度和独特性组成的复合函数,求解最佳粒子边界。在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明,该算法能够有效提高不平衡数据的信息粒化质量和粒子代表性,在归类正确数、粒子特性等指标上均取得了理想表现。

• 单位
  南京财经大学