基于粒子群優(yōu)化的直覺(jué)模糊核聚類算法

　　直覺(jué)模糊集（IFS，intuitionistic fuzzy sets）理論作為Zadeh模糊理論最重要的拓展形式之一，因其增加了猶豫度屬性參數(shù)，可更加細(xì)膩地刻畫(huà)客觀現(xiàn)象的模糊不確定性本質(zhì)，引起了相關(guān)研究領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。因此，多位學(xué)者對(duì)如何將FCM算法拓展到直覺(jué)模糊領(lǐng)域進(jìn)行了研究，賀正洪將聚類對(duì)象及聚類中心點(diǎn)用直覺(jué)模糊集表示，提出基于直覺(jué)模糊集合的模糊c均值算法。申曉勇聚類對(duì)象和聚類中心點(diǎn)及兩者間的關(guān)系均推廣到直覺(jué)模糊領(lǐng)域，提出了一種基于目標(biāo)函數(shù)的直覺(jué)模糊集合數(shù)據(jù)的聚類方法。這些算法雖然取得了較好的應(yīng)用效果，但同樣也遺留了經(jīng)典FCM算法的一些缺點(diǎn)，即對(duì)數(shù)據(jù)原型有較強(qiáng)的依賴性，對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)顯得的無(wú)能無(wú)力。
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