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FCM算法具有对数据集按维特征进行等划分趋势的缺陷,在聚类分析中,样本的维特征对分类的贡献可能不是均匀的。针对文[1]提出了基于普通FCM算法和聚类有效性函数相结合的算法,并通过一个Gauss随机变量来更新维特征的权值的算法收敛速度慢,一般都要要迭代上千次的缺陷,引入遗传算法,来加速算法的收敛速度.试验说明,算法很大的提高了算法的效率。