改进的模糊C均值聚类算法

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摘要：把自适应的策略与传统的模糊C均值聚类算法结合起来,形成新的模糊聚类算法。在不影响收敛速度的情况下,它能够很好解决局部最优以及对初始值敏感的问题。以UCI机器学习数据库中的两组数据集为研究对象,实验结果表明,它的精确度与自适应免疫聚类算法相当,能够得到准确的簇的数目,并且它的收敛速度更快,这对于如今网络数据的高速变化来说,该方法显得更为重要。http://www.cqvip.com//QK/91690X/200921/31017178.html

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关键词：聚类算法 学习数据库 cqvip HTTP 交流学习 模糊C均值聚类 自适应 簇的调整