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創(chuàng)意FCM算法

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  針對(duì)現(xiàn)有模糊聚類方法僅僅是對(duì)已有數(shù)據(jù)點(diǎn)的聚類的不足,提出了在已有數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上找到新的一類集群的聚類方法CFCM。該算法在FCM算法的基礎(chǔ)上,通過引入觀測(cè)點(diǎn)P作為聚類的先驗(yàn)知識(shí),來大致確定未知集群的聚類中心,定義了權(quán)重系數(shù)A來限定觀測(cè)點(diǎn)對(duì)新的一類聚類中心形成的影響程度。人造數(shù)據(jù)集和UCI真實(shí)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅對(duì)已知數(shù)據(jù)點(diǎn)有較好的聚類效果,并且可以在觀測(cè)點(diǎn)P的作用下在特定區(qū)域創(chuàng)造出新的一類無已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的集群中心點(diǎn)的大致位置,因而在實(shí)際中有潛在應(yīng)用價(jià)值。
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