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1. 一种改进的模糊聚类算法

周红芳宋姣姣罗作民

计算机应用 2010, 30 (05): 1277-1279.

摘要（288）

PDF （446KB）（913）

传统模糊聚类算法如模糊C-均值(FCM)算法中，用户必须预先指定聚类类别数C，且目标函数收敛速度过慢。为此，将粒度分析原理应用在FCM算法中，提出了基于粒度原理确定聚类类别数的方法，并采用密度函数法初始化聚类中心。实验结果表明，改进后的聚类算法能够得到合理有效的聚类数目，并且与随机初始化相比，迭代次数明显减少，收敛速度明显加快。