【摘 要】
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针对传统模糊C-均值（FuzzyC-Means，FCM）算法效果往往受到初始聚类中心的影响，且容易陷入局部循环，从而导致聚类的效果不准确问题，提出了一种基于密度函数的模糊聚类算法。改进的算
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,湖北省教育信息化工程技术研究中心
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针对传统模糊C-均值（FuzzyC-Means，FCM）算法效果往往受到初始聚类中心的影响，且容易陷入局部循环，从而导致聚类的效果不准确问题，提出了一种基于密度函数的模糊聚类算法。改进的算法运用密度函数来快速高效地确定最初的聚类中心，且避免聚类陷入极小的问题，然后对得到的聚类中心进行有效性指标的判定，从而确定最佳的初始聚类中心。实验结果表明，该算法能够减少聚类的处理时间，在平均准确率上优于传统的聚类算法。
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