【摘 要】
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模糊C均值聚类算法（fuzzy C-means,FCM）存在不适定性问题,数据噪声会引起聚类失真。为此,提出一种迭代Tikhonov正则化模糊C均值聚类算法,对FCM的目标函数引入正则化罚项,推导最
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61363027）,教育部人文社会科学研究规划基金项目（11YJAZH080）
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模糊C均值聚类算法（fuzzy C-means,FCM）存在不适定性问题,数据噪声会引起聚类失真。为此,提出一种迭代Tikhonov正则化模糊C均值聚类算法,对FCM的目标函数引入正则化罚项,推导最优正则化参数的迭代公式,用L曲线法在迭代过程中实现正则化参数的寻优,提高FCM的抗噪声能力,克服不适定问题。在UCI数据集和人工数据集上的实验结果表明,所提算法的聚类精度较传统FCM高,迭代次数少10倍以上,抗噪声能力更强,用迭代Tikhonov正则化克服传统FCM的不适定问题是可行的。
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