【摘 要】
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Fuzzy C-ordered-means clustering(FCOM)算法基于排序进行模糊聚类,虽然其鲁棒性得到提高,但是耗时的排序操作降低了算法的效率。本文基于FCOM算法,将排序加权模式进行改进,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61872126);河南省科技攻关计划项目(172102210279);河南省高等学校青年骨干教师专项项目(2015GGJS-068);河南省高校基本科研业务费专项项目(NSFRF1616)
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Fuzzy C-ordered-means clustering(FCOM)算法基于排序进行模糊聚类,虽然其鲁棒性得到提高,但是耗时的排序操作降低了算法的效率。本文基于FCOM算法,将排序加权模式进行改进,提出一种特征加权的模糊C有序均值聚类算法(feature weighted fuzzy C-ordered-means clustering,FWFCOM)。为了验证算法的有效性,选取6个UCI数据集进行试验。结果表明,FWFCOM算法不仅在聚类准确率和鲁棒性方面有较好的表现,而且运行效率也得到有效提升
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