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以两种初始化类中心的选择算法为基础，对传统聚类算法模糊C均值算法进行改进，提出一种基于模糊C均值的新分类算法NFCM，解决了数据分类问题，并采用UCI上的标准数据集中多个常用数据集进行实验测试，实验结果表明，对于UCI上标准数据集的常用数据具有较好的分类结果。
一种基于模糊C均值的新分类算法
【摘 要】
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以两种初始化类中心的选择算法为基础，对传统聚类算法模糊C均值算法进行改进，提出一种基于模糊C均值的新分类算法NFCM，解决了数据分类问题，并采用UCI上的标准数据集中多个常用数
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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吉林大学学报：理学版
【发表日期】
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2009年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：60873148,60573073）.
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