【摘 要】
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已有的特征加权型模糊C-均值（WFCM）聚类算法可以有效地提取数据的相关特征，WFCM存在的主要问题是收敛速度慢和对噪声敏感。借助模糊集的截集方式对WFCM的隶属度值进行修改，提出截
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已有的特征加权型模糊C-均值（WFCM）聚类算法可以有效地提取数据的相关特征，WFCM存在的主要问题是收敛速度慢和对噪声敏感。借助模糊集的截集方式对WFCM的隶属度值进行修改，提出截集型特征加权模糊C-均值聚类算法：SWFCM。SWFCM不仅具有良好的特征提取能力，而且具有收敛速度快和对噪声稳健的优点。实验结果表明，SWFCM的总体性能优于原有的WFCM聚类算法和截集模糊C一均值聚类算法。
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