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模糊c均值聚类算法是目前聚类分析中最受欢迎的算法之一,但其聚类效果往往受初始参数的影响。针对这一问题,提出一种基于网格和密度的模糊c均值聚类初始化方法。以网格和密度为工具提取聚类样本的类聚类中心,以此来初始化模糊c均值聚类算法的初始参数,从而弥补原算法的不足。实验证明方法是可行的、有效的。
基于网格和密度的模糊c均值聚类初始化方法
【摘 要】
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模糊c均值聚类算法是目前聚类分析中最受欢迎的算法之一,但其聚类效果往往受初始参数的影响。针对这一问题,提出一种基于网格和密度的模糊c均值聚类初始化方法。以网格和密度为工具提取聚类样本的类聚类中心,以此来初始化模糊c均值聚类算法的初始参数,从而弥补原算法的不足。实验证明方法是可行的、有效的。
【机 构】
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重庆工学院计算机系,大连大学信息工程学院,大连大学信息工程学院 重庆400050,辽宁大连116622,辽宁大连116622
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2008年03期
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