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1、基于粗糙集理論的類別數(shù)據(jù)聚類算法研究學(xué)位論文完成日指導(dǎo)教師簽字：答辯委員會(huì)成員iv腑筮A7：唬乙，a王g耋、剽易一、聊孑／、’鉍＼動(dòng)刃缸協(xié)厶7Ⅳ一釤奄厶10中文摘要離群點(diǎn)選為初始中心，我們將傳統(tǒng)的基于距離的離群點(diǎn)檢測技術(shù)引入到Kmodes聚類中，通過計(jì)算每個(gè)對象的離群程度值以及對象之間的加權(quán)距離來選擇中心點(diǎn)，從而使得離群程度低的對象更有可能成為中心點(diǎn)。另外，通過考慮任意兩個(gè)初始中心點(diǎn)之間的距離，我們同樣可以避免多個(gè)中心點(diǎn)來自同一個(gè)類的問
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