计算机工程与科学

作者：肖振国, 陈林书, 孙少杰, 梅本霞, 柳媛慧, 赵磊

单位：（1.湖南科技大学计算机科学与工程学院，湖南 湘潭 411201；2.湖南科技大学外国语学院，湖南 湘潭 411201;3.湖南警察学院信息技术（网监）系，湖南 长沙 410138）

关键词：粒计算,聚类,粒化,粗糙集,商空间模型,

基金：湖南省教育厅科学研究项目（21C0946）;湖南省教育厅教学改革研究项目(HNJG-2022-0786,HNJG-2022-0792);湖南科技大学教学改革研究项目(2021-76-9,2021-76-26)

聚类，是机器学习的主要任务之一，也是粒计算理论的核心任务，即信息粒化。目前，基于粒计算的聚类算法中，大多数只基于粒属性进行聚类，而没有考虑粒结构，尤其是在代数结构应用广泛的信息领域。从粒计算的角度，提出一种基于代数粒的聚类方法。基于二元代数运算定义代数粒；提出一种基于代数粒的聚类方法，通过粒集的同余划分和粒结构的同态映射进行粒度聚类；将提出的聚类方法与容差邻域模型和商空间模型进行对比分析。结果表明，该新型方法具有更好的结构完备性和应用鲁棒性。基于代数粒的聚类方法从结构上丰富和扩展了粒度计算理论，为粒计算与机器学习的融合研究提供了理论依据。

来源：2024年第1期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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