【摘 要】
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Fuzzy C-Means（FCM）是模糊聚类中聚类效果较好且应用较为广泛的聚类算法,但是其对初始聚类数的敏感性导致如何选择一个较好的C值变得十分重要。因此,确定FCM的聚类数是使用FCM
【机 构】
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南京大学计算机科学与技术系,计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）
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Fuzzy C-Means（FCM）是模糊聚类中聚类效果较好且应用较为广泛的聚类算法,但是其对初始聚类数的敏感性导致如何选择一个较好的C值变得十分重要。因此,确定FCM的聚类数是使用FCM进行聚类分析时的一个至关重要的步骤。通过扩展决策粗糙集模型进行聚类的有效性分析,并进一步确定FCM的聚类数,从而避免了使用FCM时不好的初始化所带来的影响。文中提出了一种基于扩展粗糙集模型的模糊C均值聚类数的确定方法,并通过图像分割实验来验证聚类的效果。实验通过比对不同聚类数下分类结果的代价获得了一个较好的分割结果,并将
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