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提出一种新的结合了模糊c-均值聚类(FCM)算法和可能性c-均值聚类(PCM)算法优点的联合模糊c-均值聚类(AFCM)算法。它克服了PCM对初始值敏感、易产生一致性聚类的缺点,是PCM的扩展算法。试验表明:AFCM能同时产生隶属度和典型值,从而更好地处理噪声,避免了一致性聚类,同时提高了聚类准确性。 相似文献
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改进型可能性C-均值聚类(Improved possib ilistic C-means,IPCM)是在综合了模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)和可能性C-均值聚类(Possib ilistic C-means,PCM)的基础上得到的。在IPCM的基础上,利用鲁棒统计观点和影响函数,引入一种新的距离度量以代替IPCM的目标函数中的欧式距离度量,提出了一种新的可能性C-均值聚类模型(A lternative improved possib ilistic C-means,A IPCM),并给出了该模型的具体实现算法。A IPCM具有良好的鲁棒性,更适合对含有噪声或野值的数据进行划分聚类。仿真实验表明,A IPCM能克服噪声敏感性问题,获得合适的聚类中心和高的聚类准确率。 相似文献
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