【摘 要】
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本文讨论的是对模糊C-均值聚类方法的改进，在原有的模糊C-均值算法的基础上，提出一种快速模糊C-均值聚类算法。快速模糊C-均值聚类算法是在模糊C-均值聚类算法之前加入一层硬C-均值聚类算法。硬聚类算法能比模糊聚类算法以高得多的速度完成，，将硬聚类中心作为模糊聚类中心的迭代初值，从而提高模糊C-均值聚类算法的收敛速度，这对于大量数据的聚类是很有意义的。用数据仿真验证了这种快速模糊C-均值聚类算法比模
【机 构】
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燕山大学信息工程学院 066004 哈尔滨工业大学管理学院 150000;燕山大学信息工程学院 0
【出 处】
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中国人工智能学会第10届全国学术年会
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本文讨论的是对模糊C-均值聚类方法的改进，在原有的模糊C-均值算法的基础上，提出一种快速模糊C-均值聚类算法。快速模糊C-均值聚类算法是在模糊C-均值聚类算法之前加入一层硬C-均值聚类算法。硬聚类算法能比模糊聚类算法以高得多的速度完成，，将硬聚类中心作为模糊聚类中心的迭代初值，从而提高模糊C-均值聚类算法的收敛速度，这对于大量数据的聚类是很有意义的。用数据仿真验证了这种快速模糊C-均值聚类算法比模糊C-均值算法迭代调整过程短，收敛速度快，聚类效果好。
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