【摘 要】
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针对模糊聚类算法对点数据集聚类的敏感性以及区间类型数据聚类效果不明显等问题,提出了基于二次型距离改进的模糊可能性c均值（fuzzy-possibilistic c-means,FPCM）聚类算法。首
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学技术学院,淮海工学院计算机工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）（2007AA01Z404）, 江苏省普通高校研究生科研创新计划（CXLX11_0206）资助课题
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针对模糊聚类算法对点数据集聚类的敏感性以及区间类型数据聚类效果不明显等问题,提出了基于二次型距离改进的模糊可能性c均值（fuzzy-possibilistic c-means,FPCM）聚类算法。首先分析了区间数据的特征,引入了区间值的数学表示方法,在此基础上提出了3种不同的基于区间数据距离度量方法以及相应权重矩阵的计算方法,通过建立拉格朗日方程对目标方程优化,求得聚类中心、隶属度以及可能性迭代方程,并证明目标方程的收敛性,最后给出了算法执行步骤。在不同类型的数据集上实验,证明算法在点数据集和区间数据集上
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