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对模糊C-均值聚类算法的改进,即在原有的模糊C-均值算法的基础上,用一种新的定义距离的方法替代欧氏空间中距离的定义,改进模糊聚类算法。并且用数据仿真验证这种改进的模糊聚类算法与原来算法相比,聚类效果更好,分类更清晰。
关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进
【摘 要】
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对模糊C-均值聚类算法的改进,即在原有的模糊C-均值算法的基础上,用一种新的定义距离的方法替代欧氏空间中距离的定义,改进模糊聚类算法。并且用数据仿真验证这种改进的模糊
【机 构】
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大连大学信息工程学院,北京海辉高科软件有限公司微软事业部,北京机电工程研究所
【出 处】
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大连大学学报
【发表日期】
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2010年6期
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