Nghiên cứu lai ghép phân cụm C-Means khả năng mờ và tính toán hạt - Trương Quốc Hùng (2020)
Luận án đề xuất thuật toán phân cụm C-Means khả năng mờ loại 2 khoảng dựa trên lực hấp dẫn hạt (GIT2FPCM). Phương pháp này làm giảm hệ số nhiễu và độ không chắc chắn của dữ liệu và qua đó làm tăng chất lượng của cụm. Hơn nữa, thời gian thực hiện phân cụm giảm đáng kể do kích thước dữ liệu giảm. Luận án đề xuất phương pháp phân cụm C-Means mờ loại 2 khoảng dựa trên tính toán hạt cải tiến (AGrIT2FPCM). Bên cạnh ưu điểm của IT2FPCM trong xử lý nhiễu và sự không chắc chắn, phương pháp này xác định trọng tâm của hạt để cải thiện phép đo khoảng cách giữa hạt và tâm của cụm qua đó nâng cao chất lượng phân cụm.