《表3 6个数据集的最优参数》

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《一种面向不完备信息系统的集对k-means聚类算法》

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首先讨论的是参数ε1，ε2，以运行100次的均值作为一次实验值，进行大量实验，图6(a2）是相对图6(a1）的一个局部图，是通过缩小步长进行的更为精细的处理，得到最佳参数为ε1=0.16，ε2=0.79，其对应的100次均值的最大实验值达到0.87（正同和边界域），最优值在图中已用红色三角进行区分。然后保持ε1=0.16，ε2=0.79不变，讨论参数α和β。用同样的方法得到的最佳参数为α=0.6，β=0.09，其对应的100次均值的最大实验值达到0.922（正同域），0.923（正同和边界域）。从图6可知数据集Iris的最优参数为ε1=0.16，ε2=0.79，α=0.6，β=0.09。对于其他5个数据集也通过实验方式得出了最优参数，具体结果如表3所示。