【摘 要】
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在多点聚类问题中,有些区间型数据样本是以团状的形式存在,且团状样本集之间存在着连接样本点,这类样本点仅靠距离型聚类方法难以实现正确的聚类或聚类效果不佳。本文针对区
【基金项目】
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沈阳市科技计划项目,编号:1091177-1-00
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在多点聚类问题中,有些区间型数据样本是以团状的形式存在,且团状样本集之间存在着连接样本点,这类样本点仅靠距离型聚类方法难以实现正确的聚类或聚类效果不佳。本文针对区间型数据,在基于距离的模糊C均值聚类算法基础上,将点密度函数以权重的形式引入,得出了新的模糊C均值聚类算法,利用该方法可以将存在于边界上的点集加以区分,同时还解决了FCM原有的等趋势聚类的问题,仿真实例表明了该方法的有效性和可行性。
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