【摘 要】
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K-means算法的基本思想是通过迭代方法把所有的元素都唯一聚类到不同的簇中,使得同一簇中的质点具有最小相异度,不同簇间的元素具有最大相异度。但是,这种聚类方法使得那些属
【基金项目】
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南通市基础应用研究项目（K2010067 BK2011072）, 江苏省科技厅应用研究项目（BC2010122）, 江苏省高校科研成果产业化推进项目（JHB2011-45）, 江苏省“六大人才高峰”项目（2010-WLW-006）, 南通市重大科技创新专项计划项目（XA2008004）, 江苏高校优势学科建设工程资助项目
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K-means算法的基本思想是通过迭代方法把所有的元素都唯一聚类到不同的簇中,使得同一簇中的质点具有最小相异度,不同簇间的元素具有最大相异度。但是,这种聚类方法使得那些属于不同簇的交叉区域中的质点也被简单地聚类到了某个簇中,因此无法表达某些元素的跨簇特性。本文提出了基于模糊逻辑的K-means算法,利用模糊逻辑来计算不同簇交叉区域中质点属于某个簇的权重,在获得聚类结果的同时可以有效描述质点的跨簇特性。实验结果表明该算法是有效的。
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