【摘 要】
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浮动质心法(FCM)是一种新的神经网络分类器算法.FCM利用K-Means算法将分区空间中的映射点划分为若干聚簇.尽管FCM算法在部分数据集上获得了较好的结果，但是由于其所采用的
【出 处】
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中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会第十四届学术会议
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浮动质心法(FCM)是一种新的神经网络分类器算法.FCM利用K-Means算法将分区空间中的映射点划分为若干聚簇.尽管FCM算法在部分数据集上获得了较好的结果，但是由于其所采用的K-Means算法对离群点敏感，因此比较适合于球形或椭球型数据的分类.K-Means的这些缺点在一定程度上影响了FCM神经网络分类器的性能.DBSCAN是一种基于密度的聚类方法，它连接核心对象和他们的邻域形成稠密区域作为簇.DBSCAN可以发现任意形状的聚簇，因此本文采用DBSCAN聚类算法改进FCM.实验结果表明，改进的FCM神经网络分类器有较好的分类精度和鲁棒性.
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