| 双聚类算法是一类新型数据挖掘聚类算法,通常以均方残差为评价指标. 基于均方残差的双聚类算法,大多采用贪婪策略求解, 通常不能得到大小适中且结果准确的簇.而在联合聚类中, 模糊理论能改善这种基于均方残差的算法,得到大小适中且结果准确的簇. 为了提高基于均方残差双聚类算法的性能,本文结合模糊理论提出一种求解单一簇的模糊双聚类算法. 首先,提出定义双聚类簇内的模糊变量, 即显著性指标; 然后,建立基于显著性指标的模糊双聚类模型, 并给出算法及其收敛性分析; 最后,利用仿真数据和真实数据, 将模糊双聚类算 |
