1、“.....有条记录含个属性，个数值变量，其余为进制型，数值中有个属性描述种森林植被类型。对数据进行预处理，从中随机选择个记录及个数值属性，设臵集群数为，表示森林覆盖类型。数据归化为，。设重复因子，。种改进的粗糙集聚类算法论文原稿。将剩余个数据对象，利用公式确定离它最近的质心，将分配到聚集的上近似中。确定是否有聚集，它的质心和的距离与和的距离的比在事先规定的阈值范围内，即满足公式。如不空，则说明除离近，距离中任何对应质心也很近胡云，苗夺谦，王睿智等种基于粗糙均值的双聚类算法计算机科学，郑超，苗夺谦，王睿智基于密度加权的粗糙均值聚类改进算法计算机科学，。计算所有对象与各个聚集的离，找到数据对象和聚集，使得距离聚集最近，则将数据分配到聚集的下近似和上近似中。计算过程中使用公式如果在中有还有些聚集没有被分配到数据对象，即聚集的下近似为空......”。

2、“.....否则继续第步。将种改进的粗糙集聚类算法论文原稿林业数据，它描述米区域森林覆盖类型。有条记录含个属性，个数值变量，其余为进制型，数值中有个属性描述种森林植被类型。对数据进行预处理，从中随机选择个记录及个数值属性，设臵集群数为，表示森林覆盖类型。数据归化为，。设重复因子，。聚类结果分析等人算法选择，时，提供了有意义结果，如图描述。图中显示边界区数据对象对的依赖性。高的重复因子对于较大值将导致稳定最优值，但算法所需时间显著增加，同时算法收敛性也下降。相比之下，本文聚类算法理论引入均值聚类，提出了均值算法。引入的条公理，个数据对象至多属个聚类和下近似属个聚类下近似成员同时也是这个聚类上近似成员如个数据对象不隶属于何个聚类下近似，则它定至少是个聚类上近似成员。笔者采用的变量如下。粗糙集聚类算法描述如下第步初始化，设臵聚集数和阈值......”。

3、“.....由上面公理得这个对象也属该聚集的上近似。然后将其余个数据分配到个离其最近的聚类中。第步计算每个聚集新的质心。质心计算为公式。和是在的重叠聚类现象的问题，提出种改进的粗糙聚类算法。并将这提出的聚类算法与本文算法应用到林业数据集中进行比较。测试结果证明，改进后的方法聚类效果较好，在整个范围内都能提供有意义的结果。关键词聚类粗糙集重叠中图分类号文献标识码文章编号聚类分析属非监督性模式识别，是数据挖掘等领域广泛应用算法，如商业生物等行业。聚类是按相似性度量法将有相似特征样本归为类，使类内相似度大，类之间差异大。已有聚类算法大都是研究第步初始化。随机分配每个数据到个下近似中，由公理得此数据也属同聚类上近似。第步使用公式计算每个聚集的新的均值。第步为使每个聚集下近似至少有个成员，即有，由前公理得，将每个数据对象分配到近似集中......”。

4、“.....找到数据对象和聚集，使得距离聚集最近，则将数据分配到聚集的下近似和上近似中。计算过程中使用公式如果在中有还有些聚集没有被分配到数据对象，即聚集的下近似为空，则返回继续将离每个象分配到聚集的近似集中。对于确定离它最近的质心，使用公式将数据分配到聚集的上近似中。使用公式确定质心，对于给定阈值，求集合。种改进的粗糙集聚类算法论文原稿。粗糙集聚类算法描述如下第步初始化，设臵聚集数和阈值。随机分配个数据对象作为聚集下近似对象，由上面公理得这个对象也属该聚集的上近似。然后将其余个数据分配到个离其最近的聚类中。第步计算每个聚集新的质心。质心计算为公式。和是聚集下近似和边界域的权重。第步将数据对象分配到聚集的近有收敛继续第步，否则算法结束。改进的粗糙算法本文在提出的粗糙算法上做了修改，使用相对阈值代替的中的绝对阈值。算法步骤如下......”。

5、“.....是数据挖掘等领域广泛应用算法，如商业生物等行业。聚类是按相似性度量法将有相似特征样本归为类，使类内相似度大，类之间差异大。已有聚类算法大都是研究非重叠问题，但现实中重叠聚类现象很普对象，即聚集的下近似为空，则返回继续将离每个聚集最近的个数据分配到其下近似中，否则继续第步。将剩余个数据对象，利用公式确定离它最近的质心，将分配到聚集的上近似中。确定是否有聚集，它的质心和的距离与和的距离的比在事先规定的阈值范围内，即满足公式。如不空，则说明除离近，距离中任何对应质心也很近，所以将分到聚集上近似中否则，属于的下近似。第步检查算法是否收敛，如不收敛，则继续执行第步，否则结束。粗糙集聚类算法描述如下第步初始化，设臵聚集数和阈学者将理论引入均值聚类，提出了均值算法。引入的条公理......”。

6、“.....则它定至少是个聚类上近似成员。笔者采用的变量如下。粗糙集聚类算法描述如下第步初始化，设臵聚集数和阈值。随机分配个数据对象作为聚集下近似对象，由上面公理得这个对象也属该聚集的上近似。然后将其余个数据分配到个离其最近的聚类中。第步计算每个聚集新的质心种改进的粗糙集聚类算法论文原稿集中。对于确定离它最近的质心，使用公式将数据分配到聚集的上近似中。使用公式确定质心，对于给定阈值，求集合。如果不空，则除距离很近外，距离中任意对应的也很近，则否则，。第步检查算法的收敛性，即聚类是否变化。如果没有收敛继续第步，否则算法结束。改进的粗糙算法本文在提出的粗糙算法上做了修改，使用相对阈值代替的中的绝对阈值。算法步骤如下。算法。引入的条公理......”。

7、“.....则它定至少是个聚类上近似成员。笔者采用的变量如下。粗糙集聚类算法描述如下第步初始化，设臵聚集数和阈值。随机分配个数据对象作为聚集下近似对象，由上面公理得这个对象也属该聚集的上近似。然后将其余个数据分配到个离其最近的聚类中。第步计算每个聚集新的质心。质心计算为公式。和是聚集下近似和边界域的权重。第步将数据重叠无法解决现实普遍存在的重叠聚类现象的问题，提出种改进的粗糙聚类算法。并将这提出的聚类算法与本文算法应用到林业数据集中进行比较。测试结果证明，改进后的方法聚类效果较好，在整个范围内都能提供有意义的结果。关键词聚类粗糙集重叠中图分类号文献标识码文章编号聚类分析属非监督性模式识别，是数据挖掘等领域广泛应用算法，如商业生物等行业。聚类是按相似性度量法将有相似特征样本归为类，使类内相似度大，类之间差异大。，如社会网络中基于个人兴趣职业等聚集......”。

8、“.....有些蛋白质同属几个功能小组等。提出模糊重叠聚类，但事先需隶属度函数确定每个数据属于各个聚集，建立样本对于类别不确定性的描述。等人提出了粗糙算法，但边界域中节点受初始设臵阈值和重复因子影响较大，基于此，笔者通过改进的粗糙来克服此缺点。粗糙聚类算法加拿大学者将理论引入均值聚类，提出了均。随机分配个数据对象作为聚集下近似对象，由上面公理得这个对象也属该聚集的上近似。然后将其余个数据分配到个离其最近的聚类中。第步计算每个聚集新的质心。质心计算为公式。和是聚集下近似和边界域的权重。第步将数据对象分配到聚集的近似集中。对于确定离它最近的质心，使用公式将数据分配到聚集的上近似中。使用公式确定质心，对于给定阈值，求集合。如果不空，则除距离很近外，距离中任意对应的也很近，则否则，。第步检查算法的收敛性，即聚类是否变化。如果质心计算为公式。和是聚集下近似和边界域的权重......”。

9、“.....随机分配每个数据到个下近似中，由公理得此数据也属同聚类上近似。第步使用公式计算每个聚集的新的均值。第步为使每个聚集下近似至少有个成员，即有，由前公理得，将每个数据对象分配到近似集中，最能代表个集群的数据对象分配到它的上下近似中。计算所有对象与各个聚集的离，找到数据对象和聚集，使得距离聚集最近，则将数据分配到聚集的下近似和上近似中。计算过程中使用公式如果在中有还有些聚集没有被分配到数有聚类算法大都是研究非重叠问题，但现实中重叠聚类现象很普通，如社会网络中基于个人兴趣职业等聚集，很多人同属几个聚集代谢网络中基于功能聚集，有些蛋白质同属几个功能小组等。提出模糊重叠聚类，但事先需隶属度函数确定每个数据属于各个聚集，建立样本对于类别不确定性的描述。等人提出了粗糙算法，但边界域中节点受初始设臵阈值和重复因子影响较大，基于此，笔者通过改进的粗糙来克服此缺点......”。