Interpretable Style Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Clustering
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内容提要
本研究提出了一种可解释的风格Takagi-Sugeno-Kang模糊聚类算法(IS-TSK-FC),旨在提高聚类结果的可解释性。该算法通过模糊规则推理,使聚类过程透明,实验表明其在处理显性风格数据时表现优越。
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