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模糊c均值聚类算法是目前聚类分析中最受欢迎的算法之一，但其聚类效果往往受初始参数的影响。针对这一问题，提出一种基于网格和密度的模糊c均值聚类初始化方法。以网格和密度为工具提取聚类样本的类聚类中心，以此来初始化模糊c均值聚类算法的初始参数，从而弥补原算法的不足。实验证明方法是可行的、有效的；
基于网格和密度的模糊C均值聚类初始化方法
【摘 要】
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模糊c均值聚类算法是目前聚类分析中最受欢迎的算法之一，但其聚类效果往往受初始参数的影响。针对这一问题，提出一种基于网格和密度的模糊c均值聚类初始化方法。以网格和密度为
【机 构】
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重庆工学院计算机系,大连大学信息工程学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2008年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60573072）.
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