2) symbolic data
符号数据
1.
For symbolic data El-Sonbaty and Ismail have proposed Fuzzy Symbolic C-Means Algorithm(FSCM) which has been improved by Miin-Shen Yang et al.
针对模糊数据,Hathaway提出了模糊C均值算法(FCM);针对符号数据,El-Sonbaty和Ismail提出了符号数据模糊C均值算法(FSCM);Miin-ShenYang等人对FSCM进行了改进,提出了混合特征的模糊C均值算法(MVFCM),MVFCM比FSCM更有效更具有实用性。
4) interval data
区间型数据
1.
Rough sets based discretization algorithm for interval data processing
基于粗糙集的区间型数据离散化算法
2.
An advanced method,Interval Fuzzy c-Means Clustering(IFCM),is proposed based on a new definition of distance between interval data which is based on eigenvalues of interval data.
提取区间型数据的特征值,给出适用于区间型数据模糊聚类的FCM算法族(IFCM)。
3.
In problems of multpoint clustering problem,some of the interval data samples exist on the form of group-like,this kind of sample set may contain some sample points which are unable to be clustered correctly only by distance parting clustering method or clustered ineffective.
在多点聚类问题中,有些区间型数据样本是以团状的形式存在,且团状样本集之间存在着连接样本点,这类样本点仅靠距离型聚类方法难以实现正确的聚类或聚类效果不佳。
5) Symbol metadata
符号元数据
补充资料:区间
表示实变量x的取值范围。设a、b是两个实数,且a<b,满足a<x<b的实数x的集合记为(a,b)或]a,b[,称为开区间;满足a≤x≤b的实数x的集合记为[a,b],称为闭区间。满足a≤x<b或a<x≤b的实数x的集合,分别记为[a,b)、[a,b[或(a,b]、]a,b],称为半开半闭区间。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条