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本文针对模糊C均值聚类在大数据量时收敛较慢以及不能对多种数据结构有效聚类的缺点，结合PIM算法与核方法提出了一种新的高效聚类算法——KPIM算法，并从理论上证明了该算法的收敛性。最后利用标准实验数据IRIS数据集测试，结果表明KPIM算法在保证收敛速度的同时，聚类效果更有效。
一种基于PIM与核方法的模糊聚类新算法
【摘 要】
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本文针对模糊C均值聚类在大数据量时收敛较慢以及不能对多种数据结构有效聚类的缺点，结合PIM算法与核方法提出了一种新的高效聚类算法——KPIM算法，并从理论上证明了该算法的收
【机 构】
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中国科学院科技政策与管理科学研究所
【出 处】
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中国管理科学
【发表日期】
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2006年3期
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