【摘 要】
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在k-平面聚类(kPC)算法的基础上,通过引入模糊隶属关系,提出模糊k-平面聚类(FkPC)算法.与kPC类似,FkPC同样从原型选择的角度出发,以k个超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原
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在k-平面聚类(kPC)算法的基础上,通过引入模糊隶属关系,提出模糊k-平面聚类(FkPC)算法.与kPC类似,FkPC同样从原型选择的角度出发,以k个超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原型.同时,由于模糊隶属度的引入,FkPC更能体现各样本点和与之对应的聚类平面的隶属关系.在人工数据集和标准数据集上的实验,均证实了FkPC算法的聚类有效性.更深入地揭示出除相似性度量之外,原型表示对聚类结果同样有着至关重要的影响.
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