【摘 要】
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模糊聚类是数据挖掘技术中的重点应用技术之一,它是利用模糊数学的方法来研究聚类问题.由于能更准确地描述现实问题中的不确定关系,模糊聚类已成为聚类分析中研究的热点.本文
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模糊聚类是数据挖掘技术中的重点应用技术之一,它是利用模糊数学的方法来研究聚类问题.由于能更准确地描述现实问题中的不确定关系,模糊聚类已成为聚类分析中研究的热点.本文研究模糊聚类算法,具体内容如下:一、首先介绍了模糊聚类的研究背景、理论发展和研究现状以及常用的模糊聚类算法原理.二、介绍了模糊集合的基础知识,给出了几种常见的模糊聚类算法,详细地介绍了FCM(模糊C-均值算法)、FCM_CCS(基于聚类中心分离的模糊聚类算法)和WFCM_CCS(基于特征加权带聚类中心分离的模糊聚类算法).三、考虑到离群点(在样本集中与其他样本点的一般行为或特征不一样的点)会降低聚类准确率,本文做了分析之后,引入样本权重,给出了一个基于样本-特征加权与聚类中心分离的模糊聚类模型(IWFCM_CCS),并给出了该模型的最优解,从而得到了一个最优意义下的模糊分类.四、IWFCM_CCS算法的复杂程度(算法运行时所使用的时间和空间,运行空间是指算法程序所占的存储空间,输入的初始数据所占的存储空间以及算法执行过程中所需要的额外空间)与模糊C-均值聚类算法FCM的是一致的,因此该算法也易于编程实现,便于应用.本文对该算法进行了仿真,实验结果表明通过调整参数IWFCM_CCS算法的聚类准确率不仅高于WFCM_CCS的,而且远远高于FCM、PFCM、SFPFKM和FCM_CCS等算法的聚类准确率.
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