基于阴影集的三支核均值漂移聚类算法

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摘要：均值漂移属于硬划分的聚类算法，在处理不确定性数据时可能导致决策风险的提高和聚类精度的降低等问题。为此，本文引入阴影集理论来处理三支聚类的数据对象分类问题，提出了一种基于阴影集的三支核均值漂移聚类算法。算法采用类归属概率来刻画阴影集的隶属度概念。通过优化算法来获得阴影集划分的最优阈值，有效减少了人为干预带来的不确定性。（剩余14348字）

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