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针对传统欧氏距离未能反映样本数据类间分离程度和类内紧凑程度分布特征的不足,提出了将模糊熵与标准差相结合作为欧式距离的加权阈值,并通过选取Iris数据进行模糊C均值聚类验证。验证结果表明,加权后的模糊C均值聚类算法可以有效地提高分类的精度。
基于欧式加权法的模糊C均值聚类算法
【摘 要】
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针对传统欧氏距离未能反映样本数据类间分离程度和类内紧凑程度分布特征的不足,提出了将模糊熵与标准差相结合作为欧式距离的加权阈值,并通过选取Iris数据进行模糊C均值聚类验证。验证结果表明,加权后的模糊C均值聚类算法可以有效地提高分类的精度。
【机 构】
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华北理工大学矿业工程学院
【出 处】
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南方农机
【发表日期】
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2021年14期
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