一种基于信念函数的模糊聚类方法，能够检测任意形状、大小和维度的簇，并通过元簇处理重叠区域的不精确对象。
Zhang, Zuowei · 刘准钆 · Ning, Liangbo · Tian, Hongpeng · 王秉路
IEEE Transactions on Fuzzy Systems 2025
通过信念函数框架对数据分布建模，不依赖对簇形状的假设，因此能发现复杂分布中的簇。
将重叠区域的对象分配给多个簇组成的元簇，保留其不确定性，而不是强行归入单一簇，从而降低错分风险。
通过元簇刻画不精确性，避免了模糊聚类在重叠区常见的强制分配，因此整体错分率下降。