基于距离和密度双度量的模糊k－modes算法

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摘要：大多数模糊k－modes的相关改进算法仅关注对象之间的距离，并未关注对象的空间分布对于聚类的影响。将距离和密度双度量的测度方法引入模糊k－modes算法进行改进，该方法将对象的空间分布考虑在内，从而以一种更加合理的方式更新对象的隶属度。通过来自于UCl机器学习库的数据集测试算法改进前与改进后的性能，算法改进后的聚类正确率高于改进前的，证明算法改进后性能更好。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92874X/201509/666230358.html

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关键词：Modes ODEs mode Mod ODE 模糊k-modes 距离 密度 隶属度 UCI机器学习库