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基于二阶模糊聚类算法的雷达目标距离像识别
彭翔 周代英
计算机应用
2011, 31 (02):
399-401.
针对于模糊C-均值(FCM)算法敏感于聚类中心初始值的缺点，提出一种基于二阶模糊聚类方法。该方法利用传递闭包(TC)算法无初始化的优点，先对样本集按一定分类水平进行划分，选取若干类，求得这些类的样本均值作为FCM算法的初始聚类中心。一方面能够获得理想的聚类中心初始值，同时还能通过分类水平值来优化聚类中心数和聚类中心，避免局部最优，克服一致性聚类。利用该算法对三类飞机目标的实测一维距离像数据进行了识别实验，实验结果表明，基于二阶模糊聚类方法的识别率比FCM有了明显的改善。
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