【摘 要】
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模糊聚类是非监督模式分类的一个重要分支,在模式识别和图像处理中已经得到了广泛的应用、但现有模糊聚类算法大都需要聚类数的先验知识,而且对初始化极为敏感,从而限制了它们的实际应用此外对于多类原型样本集的聚类分析,还需要事先已知原型的类型及相应数目.为了克服这些限制,本文提出~种聚类原型先验知识的获取方法,并用来初始化多类原型模糊聚类,取得了较好的效果.
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模糊聚类是非监督模式分类的一个重要分支,在模式识别和图像处理中已经得到了广泛的应用、但现有模糊聚类算法大都需要聚类数的先验知识,而且对初始化极为敏感,从而限制了它们的实际应用此外对于多类原型样本集的聚类分析,还需要事先已知原型的类型及相应数目.为了克服这些限制,本文提出~种聚类原型先验知识的获取方法,并用来初始化多类原型模糊聚类,取得了较好的效果.
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