新的聚类中心构造算法及类别判定方法

摘要

从解决数据集合对应的图形不规则性问题出发,提出虚拟数字实体化观点,并在此基础上提出基于相互约束的4点中心.边界算法和基于弹性生理论的数据归类判定方法.对比实验结果表明:4点中心-边界算法提高了核心数据对原有类别数据的代表性,较好地缓解了数据集合的图形不规则性问题;基于弹性理论的数据归类判定方法充分利用4点中心.边界算法的结果,获得较好的数据归类能力.