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基于w-距离均值的模糊聚类算法
张瑞丽 张继福
计算机应用
2012, 32 (07):
1978-1982.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01978
针对模糊C-均值(FCM)算法易陷入局部最优值以及对聚类中心和噪声数据敏感问题，提出了一种基于w-距离均值的模糊聚类算法。首先根据数据自身的分布规律，依据样本间距离均值思想确定初始聚类中心，并引入了调衡因子w来调节距离均值阈值；其次为每个样本赋予权值，并利用样本权值修改了聚类中心公式和目标函数公式，提高了算法的抗噪性；最后实验结果验证了所提算法可以有效地解决聚类效果往往受初始聚类中心的影响的问题，避免了局部收敛，增强了抗噪性，准确率和效率较高。
参考文献 |
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