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模糊聚类分析方法在现实生活中被广泛应用,特别是模糊C均值算法(FCM)适用于很多场合。分析了传统FCM算法的不足并对此进行改进,提出了一种新的改进的算法,综合考虑每个样本的邻近相关度和评估函数,形成新的算法流程。通过对不同实验数据的应用,该算法具有较高的分类识别率和排除噪声能力。
一种改进的模糊聚类算法及其应用
【摘 要】
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模糊聚类分析方法在现实生活中被广泛应用,特别是模糊C均值算法(FCM)适用于很多场合。分析了传统FCM算法的不足并对此进行改进,提出了一种新的改进的算法,综合考虑每个样本的
【机 构】
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滁州职业技术学院信息工程系
【出 处】
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长春工程学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年2期
【基金项目】
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安徽省高校自然科学重点项目(KJ2015A402)
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