【摘 要】
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相对于抑制式模糊C-均值聚类算法,半抑制式模糊C-均值聚类算法引入抑制门限,在保持收敛速度变化不大的前提下改善了聚类的效果.然而,该算法也存在参数选择较多的问题.针对该
【基金项目】
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浙江省高等学校访问学者教师专业发展项目(FX2014175);温州市科技计划项目(G20130031);浙江工贸职业技术学院教师科技创新活动计划项目(X140203)
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相对于抑制式模糊C-均值聚类算法,半抑制式模糊C-均值聚类算法引入抑制门限,在保持收敛速度变化不大的前提下改善了聚类的效果.然而,该算法也存在参数选择较多的问题.针对该问题,我们引入面向隶属度修正的模糊聚类参数选择方法,提出了改进的半抑制式模糊C-均值聚类算法.实验表明,该算法具有较好的可操作性,在具有较快收敛速度的同时,也维持了较好的收敛效果.
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