【摘 要】
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该文给出了数据挖掘过程中聚类分析的基本方法和步骤,并对常用的聚类算法做了比较分析,指出由于ANNs、GAs和SA等聚类算法有很高的时间复杂度,得到一个适合的学习或控制参数是
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该文给出了数据挖掘过程中聚类分析的基本方法和步骤,并对常用的聚类算法做了比较分析,指出由于ANNs、GAs和SA等聚类算法有很高的时间复杂度,得到一个适合的学习或控制参数是非常困难的.而C-均值算法的时间复杂度是线性的,因此为了满足数据挖掘中对大数据量的要求,并消除孤立点对于聚类结果的不利影响,该文对模糊C-均值聚类算法进行了改进,使改进后的算法避开了类与类之间互相干扰的问题,保证了聚类中心只在δ邻域内变动,消除了孤立点对聚类中心选取的影响;同时采用模糊决策理论对模糊均值算法中引入的参数m进行了优化,比原算法有更好的鲁棒性.
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