【摘 要】
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模糊C-均值（FCM）算法是一种非监督的模式识别方法。由于该算法具有对数据集进行等划分的趋势．因此影响其聚类精度。利用数据点的密度大小作为权值，借助数据本身的分布特性，提出了
【机 构】
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四川理工学院计算机科学系,电子科技大学自动化学院
【基金项目】
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国家科技部国际合作项目（编号：2004DF100359）,四川理工学院项目（编号：2004ZR015）
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模糊C-均值（FCM）算法是一种非监督的模式识别方法。由于该算法具有对数据集进行等划分的趋势．因此影响其聚类精度。利用数据点的密度大小作为权值，借助数据本身的分布特性，提出了一种点密度加权模糊C-均值算法。该方法不仅在一定程度上克服了FCM算法的缺陷，而且具有良好的收敛性。以聚类已知的少量数据点作为监督信息指导聚类，聚类效果进一步改善。并用聚类有效性函数对算法的聚类有效性进行了评价。从而为算法的聚类性能提供了理论依据。
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