【摘 要】
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模糊聚类分析是利用模糊数学研究聚类问题的一种方法,它是数据挖掘技术中的重要研究领域和应用技术之一.本文研究模糊聚类问题,具体内容为一、考虑到各特征重要程度的不同会
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模糊聚类分析是利用模糊数学研究聚类问题的一种方法,它是数据挖掘技术中的重要研究领域和应用技术之一.本文研究模糊聚类问题,具体内容为一、考虑到各特征重要程度的不同会对聚类结果产生影响,基于聚类中心分离的模糊聚类模型FCM_CCS,本文提出了基于特征加权带聚类中心分离的模糊聚类模型WFCM_CCS,并给出了使目标函数达到最小值时的解.二、WFCM_CCS算法易于编程实现.本文用MATLAB编程进行仿真,实验结果表明,WFCM_CCS模型确实能反映出各特征重要程度的不同对聚类结果有影响.权的选取对聚类准确率有很大影响,若选取到合适的权,那么聚类效果会非常好,该算法有良好的聚类性能,优于FCM_CCS.在编程实现上,本文采取了特殊的处理技术,由此可以看到聚类结果随着权的大小变化的趋势,并发现了聚类过程有“断裂层”出现.
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