【摘 要】
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核模糊C均值聚类算法（Kernel-based fuzzy C-means clustering method,KFCM）的性能受核参数的影响很大,然而实践中核参数的选择是极其困难的。为了解决这个问题,本文基于样本在
【基金项目】
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吉林省重大科技攻关项目（20140204046）, 国家自然科学基金项目（51105170）.
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核模糊C均值聚类算法（Kernel-based fuzzy C-means clustering method,KFCM）的性能受核参数的影响很大,然而实践中核参数的选择是极其困难的。为了解决这个问题,本文基于样本在高维空间中的类内距离近、而类间距离远这一思路,提出了一种优化核参数的模糊C均值算法（Parameter optimation-based KFCM,POKFCM）。该算法首先利用K均值方法对样本集进行初始聚类,再通过比较实际核函数矩阵与理想核函数矩阵的相似性距离来确定最优核参数,最后将优化的核
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