【摘 要】
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针对传统基于最大熵模糊 C 均值聚类算法（MEFCM）仅适用于球状或椭圆状聚类，为了解决数据分布混乱以及高度相关难以划分的情形，引入 Mercer 核函数，使原来没有显现的特征突现出来，从
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院,南京理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61100116）,江苏省自然科学基金重点资助项目（BK2011492）
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针对传统基于最大熵模糊 C 均值聚类算法（MEFCM）仅适用于球状或椭圆状聚类，为了解决数据分布混乱以及高度相关难以划分的情形，引入 Mercer 核函数，使原来没有显现的特征突现出来，从而使聚类效果更好。然而在实际问题中，大多数样本集的样本数据都存在着重要性（权重）不同的现象，主要针对样本集中各个数据的不同重要程度来设计加权方法，同时为了克服聚类算法对初始聚类中心选取的敏感性这一弱点，提出了一个初始聚类中心优化的加权最大熵核模糊聚类算法（WKMEFCM）。通过实验验证，该算法与原MEFCM算法比较，其聚
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