核模糊聚类在绿色工艺评价中的应用：一种新算法

"基于模糊聚类的绿色工艺评价样本分类方法 (2016年) - 王宇钢, 修世超, 王柯元 - 东北大学学报自然科学版 - 国家自然科学基金资助项目" 这篇论文探讨的是在IT领域中，特别是数据挖掘和机器学习的应用，如何对绿色工艺评价样本进行有效的分类。绿色工艺是指在制造过程中注重环保、资源节约和低污染的技术。由于这类评价样本通常具有不确定性、多维性和量纲差异大的特性，传统的分类方法可能难以处理。 作者提出了一个创新的基于核的模糊可能性聚类新算法。这个算法融合了三种不同的聚类方法：核模糊聚类、可能性聚类和减法聚类。核模糊聚类利用核函数来处理非线性问题，能更好地捕捉样本间的复杂关系；可能性聚类则考虑了数据的不确定性和概率分布，适合处理模糊数据；减法聚类则通过减少类别数量来优化聚类效果。这三种方法的结合旨在提高分类的准确性。 在算法设计中，使用聚类有效性指标作为确定最佳分类数的依据，这是一种自适应的方法，可以根据数据的特性动态调整分类的数量，从而确保聚类的质量。通过这种方式，算法能够自动识别最佳的聚类结构，提高了分类的鲁棒性和准确性。 仿真实验的结果证实了该算法在处理绿色工艺评价样本分类时表现出良好的性能。实验对比和分析表明，该算法不仅具有较高的分类准确率，而且对数据的噪声和异常值有较强的抵抗力。此外，将算法应用到实际的绿色工艺评价样本上，也得到了理想的分类效果，这进一步证明了算法的实际应用价值。 关键词涉及到核模糊聚类、可能性聚类、减法聚类、有效性指标、绿色工艺和样本分类，这些都是论文研究的核心内容。此研究对于理解和改进在复杂数据环境下的样本分类技术，特别是在环保和可持续制造领域的应用，具有重要的理论和实践意义。 中图分类号和文献标志码分别代表了论文所属的学科分类（信息技术与计算机科学）和其学术价值（A类文章，表示重要学术成果）。文章发表于2016年3月的《东北大学学报自然科学版》，表明这是一篇经过同行评审的科研论文，具有一定的学术影响力。 这篇论文提供了一种新的数据分类方法，特别适用于处理具有不确定性和复杂性的绿色工艺评价数据，对于提升数据分析的精度和效率，推动绿色工艺的发展具有积极贡献。