【摘 要】
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模糊聚类分析是无监督机器学习的主要技术之一,可用于进行数据分析和建模,模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)通过优化目标函数得到所有类中心样本点的隶属度以实现样本数
【机 构】
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中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,中国矿业大学环境与测绘学院,中国矿业大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上基金资助项目(51974292)
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模糊聚类分析是无监督机器学习的主要技术之一,可用于进行数据分析和建模,模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)通过优化目标函数得到所有类中心样本点的隶属度以实现样本数据的自动聚类目的,但面对煤矿采空区场地稳定性评价影响因素多、数据样本大时,容易陷入局部鞍点问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)降维的改进模糊聚类算法。该算法选取7个采空区场地稳定性影响因素构建评价体系,根据主成分降维后的样本信息对模糊C均值聚类模型初始类中心和隶属度参数进行动态优化,以提升算法的鲁棒性与泛化能力;使算法更适
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