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Rough-Granular Computing in Knowledge Discovery and Data Mining
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粒计算的论文，共11篇，具有很高的参考价值，基于粒计算的文档聚类等等。-Granular computing papers, a total of 11, with a high reference value, document clustering based on granular computing and so on.
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传统的K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点的
不同而波动，且计算复杂度较高不适宜处理大规模数据集；
快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进
了传统K-medoids聚类算法，但是快速K-medoids聚类算法
的初始聚类中心有可能位于同一类簇。为了克服传统的K-
medoids聚类算法和快速K-medoids聚类算法的缺陷，提出
一种基于粒计算的K-medoids聚类算法。-Traditional clustering K-m
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传统的K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点的 不同而波动，且计算复杂度较高不适宜处理大规模数据集； 快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进 了传统K-medoids聚类算法，但是快速K-medoids聚类算法 的初始聚类中心有可能位于同一类簇。为了克服传统的K- medoids聚类算法和快速K-medoids聚类算法的缺陷，提出 一种基于粒计算的K-medoids聚类算法。(The traditional K-medoids clustering algorit
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在粗糙集与粒计算中，对于常见的几种非线性规划的函数，运用PSO算法求出了相应的决策属性的权重(In rough set and granular computing, PSO algorithm is used to calculate the weights of the corresponding decision attributes for the common functions of nonlinear programming)
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可以实现复杂环境下的预测，模糊粒计算下的支持向量机(Support Vector Machine Based on Fuzzy Granular Computing and Prediction in Complex Environment)
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