【摘 要】
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针对基于粒子群的模糊聚类算法以隶属度编码时对噪音敏感，以及处理样本数小于样本维数的数据集效果较差等问题，通过改进其中的模糊聚类约束方法，提出一种改进的基于粒子群的模糊
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针对基于粒子群的模糊聚类算法以隶属度编码时对噪音敏感，以及处理样本数小于样本维数的数据集效果较差等问题，通过改进其中的模糊聚类约束方法，提出一种改进的基于粒子群的模糊聚类方法。当样本对各类的隶属度之和不为1时，新方法在粒子群优化得出的隶属度基础上，根据样本与各类之间的距离对隶属度进一步分配，以使隶属度满足模糊聚类约束条件。新方法显著地改善了在隶属度编码下使用粒子群进行模糊聚类的效果，并通过典型的数据集进行了验证。
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