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针对模糊C均值（FCM）聚类算法中，聚类效果往往受到聚类数目和初始聚类中心的影响这一问题，提出了基于平均信息熵确定聚类数目的方法，并采用密度函数法来获得初始聚类中心．实验结果表明，改进后的算法较好地解决了初值问题，与随机初始化方法相比，迭代次数少，收敛速度快．
一种改进的模糊C均值聚类算法
【摘 要】
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针对模糊C均值（FCM）聚类算法中，聚类效果往往受到聚类数目和初始聚类中心的影响这一问题，提出了基于平均信息熵确定聚类数目的方法，并采用密度函数法来获得初始聚类中心．实验结果表
【机 构】
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哈尔滨理工大学自动化学院
【出 处】
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哈尔滨理工大学学报
【发表日期】
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2007年4期
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