基于密度结构分析的改进FCM混合矩阵估计

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欠定盲源分离问题中,针对传统FCM算法(fuzzy C-means,FCM)需要预先设定聚类数目和初始聚类中心,以及聚类结果易受噪点干扰的问题,提出一种基于密度结构分析的改进FCM聚类算法,并利用改进后的算法实现混合矩阵估计。这一改进算法首先用OPTICS(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)算法对信号进行密度结构分析,得到能反映信号密度结构的可达距离序列,从中确定出初始聚类中心和聚类数目,实现对FCM初始参数优化;而后进
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