变精度多粒度粗糙集近似集更新的矩阵算法

随着信息大爆炸时代的到来,数据集的巨大化和数据集结构的复杂化已经成为近似计算中不能忽视的问题,而动态计算是解决这些问题的一种行之有效的途径。对现有的应用于经典多粒度粗糙集动态近似集更新方法进行了改进,提出了应用于变精度多粒度粗糙集（VPMGRS）的向量矩阵近似集计算与更新方法。首先,提出了一种基于向量矩阵的VPMGRS近似集静态计算算法;其次,重新考虑了VPMGRS近似集更新时的搜索区域,并根据VPMGRS的性质缩小了该区域,有效地提升了近似集更新算法的时间效率;再次,根据新的搜索区域,在VPMGRS近似集静态计算算法的基础上提出了一种新的VPMGRS近似集更新的向量矩阵算法;最后,通过实验验证了所提算法的有效性。     

基于多粒度粗糙集的聚类融合方法

现有的聚类融合算法从聚类成员的角度出发,若使用全部聚类成员则融合结果受劣质成员影响,对聚类成员进行选择再进行融合则选择的策略存在主观性。为在一定程度上避免这两种局限性,可以从元素的角度出发,提出一种新的聚类融合方法。通过多粒度决策不一致粗糙集来选择一部分类别确定的元素,再利用这部分元素进行聚类融合生成新的划分;多粒度决策不一致粗糙集模型能够刻画多粒度决策过程中属性一致而决策不一致的现象,提出了一种基于多粒度决策不一致的粗糙集模型,并给出了一种聚类融合方法。具体做法是：首先在数据集上多次使用K-means聚类算法,生成论域上的多个粒结构;其次对所有粒结构两两之间求粒间包含度,建立包含度矩阵,对矩阵使用Otsu算法计算阈值,得出多组满足阈值条件的信息粒,求解多粒度决策不一致下近似和上近似;最后分别处理下近似与边界域中元素的类别,从而获得了一个经过融合的聚类划分。实验结果表明,该方法能够有效改善聚类的结果,具有较高的时间效率,且算法具有较好的鲁棒性。