论文部分内容阅读
含影响力因子的硬聚类算法（HCMef）在对多于两类规模不均的样本进行聚类时，影响力因子指数对聚类结果影响很大，取值不当会引起类消失。影响力因子指数在0附近穷举，并利用影响力因子指数较大时类规模会在较少训练次数内消失的现象，降低计算量。提出了含影响力因子的自适应C均值聚类策略（AHCMef），并介绍了两阶段聚类方法，进一步提高聚类成功率和执行效率。结果显示，最佳影响力因子指数出现在成功聚类时的较大值附近，聚类效果从该点起随影响力因子指数的减小而降低。对HCMef算法应用于多类规模不均样本情况时，影响力因子指