【摘 要】
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为克服聚类算法对初始聚类中心选取敏感这一缺点,结合文本样本集中各个词所处位置不同而具有不同重要程度（权值）可客观反映文本数据本来特征的特点,提出一个考虑样本点分布密度
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61100116);江苏省研究生创新计划基金项目(CXZZ13_0722)
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为克服聚类算法对初始聚类中心选取敏感这一缺点,结合文本样本集中各个词所处位置不同而具有不同重要程度（权值）可客观反映文本数据本来特征的特点,提出一个考虑样本点分布密度优选初始聚类中心的最大熵核FCM算法（WKMEFCM）。实验结果表明,该算法与C均值方法、模糊C均值方法 FCM、最大熵核FCM相比,其聚类结果更加稳定、准确,聚类效果更好。
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