典型文献
基于核方法的模糊对象语言概念格聚类分析
文献摘要：
在现实生活中,存在着大量语言值数据.为了解决在语言环境中不确定信息的聚类问题,本文提出了一种新的机器学习方法,即基于核方法的模糊对象语言概念格聚类分析模型.该模型通过融合层次聚类与概念格聚类的原理,在寻找到层次聚类局部最优层次的同时优化概念格聚类中的概念选择与概念构造问题.具体地,提出模糊对象语言概念格及其相关性质,它的外延与内涵分别用模糊集与语言术语集来描述,不仅可以表达模糊信息和语言值信息,而且可以描述不同群体之间的语言信息差异;分别分析层次聚类与模糊对象语言概念格聚类,在此基础上,结合核方法计算模糊对象语言概念格中样本间的相似程度,构造基于层次聚类方法的模糊对象语言概念格聚类分析模型;实验结果表明,该模型是有效的,可以集成层次聚类与概念格聚类的优势.
文献关键词：
模糊对象语言概念格;核方法;层次聚类;语言术语集;形式概念分析
中图分类号：
作者姓名：
庞阔;康宁;邹丽;鲁明羽;郑宏亮
作者机构：
大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连 116026;辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连 116029;山东建筑大学计算机科学与技术学院,山东济南 250102
文献出处：
引用格式：
[1]庞阔;康宁;邹丽;鲁明羽;郑宏亮-.基于核方法的模糊对象语言概念格聚类分析)[J].模糊系统与数学,2022(01):31-46
A类：
模糊对象语言概念格
B类：
核方法,现实生活,语言值,语言环境,不确定信息,聚类问题,机器学习方法,层次聚类,局部最优,同时优化,出模,外延与内涵,模糊集,语言术语集,表达模糊,模糊信息,不同群体,语言信息,息差,相似程度,聚类方法,形式概念分析
AB值：
0.280393
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