【摘 要】
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在模糊聚类算法中,模糊系数被用来控制簇可能重叠的程度,其负面影响是所有的数据对象会影响所有的簇。为解决该问题,Klawonn和H9ppner使用模糊函数替换模糊系数（KH算法）,但该方
【机 构】
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东北师范大学信息科学与技术学院,东北师范大学计算生物研究所,吉林大学计算机科学与技术学院,东北师范大学传媒科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61502093,61403077);吉林省教育厅科研项目(2016504);吉林省科技发展计划资助项目(20170520058JH);中央高校基本科研业务费专项基金(13QN002)资助
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在模糊聚类算法中,模糊系数被用来控制簇可能重叠的程度,其负面影响是所有的数据对象会影响所有的簇。为解决该问题,Klawonn和H9ppner使用模糊函数替换模糊系数（KH算法）,但该方法是针对数值属性数据而设计的。然而,在许多真实的应用中,数据对象通常同时由数值属性和分类属性描述。面向混合属性数据,文中提出了一种新的基于模糊质心的模糊加权聚类算法。首先结合模糊质心和均值来表示混合属性条件下的簇中心,然后使用能够评估不同属性在聚类过程中作用的度量来评估数据对象和簇中心之间的相异度,最后给出算法框架。在3个混
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