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《基于知识测度理论的直觉模糊聚类方法研究》
一、引言
随着大数据时代的到来，数据聚类技术已成为众多领域中不可或缺的分析工具。直觉模糊聚类方法，作为一种有效的数据处理手段，因其能够处理不确定性和模糊性而备受关注。然而，传统的直觉模糊聚类方法在面对复杂数据时，往往存在聚类效果不理想、计算效率低下等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于知识测度理论的直觉模糊聚类方法，旨在提高聚类的准确性和效率。
二、知识测度理论概述
知识测度理论是一种用于度量知识或信息不确定性和模糊性的理论。该理论通过引入“知识粒度”和“知识距离”等概念，对数据的内在规律和结构进行深入挖掘。在直觉模糊聚类中，知识测度理论可以帮
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