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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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关键要点
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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）。
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IS-TSK-FC算法旨在提高聚类结果的可解释性，解决现有聚类算法的不足。
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该算法通过模糊规则推理，使聚类过程透明可解释。
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实验结果表明，IS-TSK-FC在处理显性风格数据时表现优越。
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