【摘 要】
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标准的模糊C均值算法(FCM)采用欧式距离测度,均等地利用所有特征来计算数据间的相似性,但其存在受局部特征影响、对非球状簇识别效果不佳、无法适应高维数据等缺点.为此,提出
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61103175,61300104);教育部科学技术研究重点项目(212086);福建省科技创新平台建设资助项目(2009J1007);福建省自然科学基金资助项目(2013J01230);福建省高校杰出青年科学基金资助项目(JA12016);福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划资助项目(JA13021)
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标准的模糊C均值算法(FCM)采用欧式距离测度,均等地利用所有特征来计算数据间的相似性,但其存在受局部特征影响、对非球状簇识别效果不佳、无法适应高维数据等缺点.为此,提出一种将基于差异信息理论的灰关联分析结合到FCM中的新算法,利用均衡接近度描述数据间的相似性,强调从整体上判断数据的相似程度,减弱局部特征高关联性的影响,能够适应不同形状簇的识别.在人工和真实数据集上的实验表明,所提出的新算法具有更高的聚类精度和更好的稳定性.
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