基于模糊K-harmonic means的谱聚类算法

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谱聚类作为一种有效的方法广泛应用于机器学习。通过分析谱聚类初始化敏感的实质,引入对初值不敏感的模糊K-harmonic means算法来克服这一缺点,提出一种基于模糊K-harmonic means的谱聚类算法(FKHM-SC)。与传统谱聚类算法以及对初值敏感的K-means、FCM算法相比,改进算法不仅可以识别有挑战性的人工数据,并且可以得到稳定的聚类中心和聚类结果,同时提高了聚类的精确度。实验结果表明了该算法的有效性和可行性。
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