三支决策软增量聚类算法的研究与应用

"一种三支决策软增量聚类算法" 是一篇研究论文，主要探讨了在动态数据集环境下的聚类问题。传统的聚类算法通常假设数据集是静态的，但在实际应用中，数据集往往会随着时间推移而发生变化。针对这一问题，该论文提出了一种新的三支决策软增量聚类算法。 三支决策（Three-way Decision）是一种处理不确定性和模糊性的方法，它将决策结果分为正域、边界域和负域，分别对应肯定、不确定和否定的决策结果。在聚类上下文中，这种决策策略有助于更精细地理解和处理数据点的归属。 论文中的算法采用了区间集来表示类簇，其中区间的上界、边界和下界对应三支决策的三个域。通过这种方式，算法能够处理数据点的不确定性，形成更灵活的聚类结果。为了初始化聚类，论文提出了一种基于代表点的算法，这种方法可以有效地对初始数据集进行划分，减少数据处理顺序对最终聚类的影响。 对于新增的数据，论文设计了一次预聚类步骤，同样采用区间集和代表点，确保新数据的正确归类。为了加速相似性查询，算法构建了一个代表点搜索树，并给出了查找和更新策略，以提高算法的效率。 实验结果显示，所提出的增量聚类算法在处理变化的数据集时表现出了有效性，能够适应数据的变化，提供稳定的聚类结果。关键词包括增量聚类、软聚类、搜索树和三支决策，这些关键词揭示了算法的核心技术和应用领域。 该论文属于数据挖掘和机器学习的范畴，特别关注动态数据环境中的聚类问题，对于理解如何处理不确定性和时间变化的数据集具有重要意义。其理论和方法对于从事相关研究或应用的人员来说，提供了有价值的参考和工具。