【摘 要】
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传统模糊??-均值(FCM)算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件,从而导致算法对噪声和孤立点敏感,对非均衡分布样本的聚类有效性降低.针对该问题,提出一种改
【机 构】
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湖南工业大学科技学院; 湖南工业大学计算机与通信学院;
【基金项目】
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湖南省自然科学基金项目(2015JJ2047,13JJ9031);湖南工业大学自然科学基金项目(2014HZX29);湖南省教育厅项目(12C0074)
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传统模糊??-均值(FCM)算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件,从而导致算法对噪声和孤立点敏感,对非均衡分布样本的聚类有效性降低.针对该问题,提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法,通过放松归一化条件,推导出新的隶属度划分公式,并在聚类过程中不断进行隶属度修正,从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的.最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.
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