【摘 要】
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协同模糊C均值（collaboration fuzzy C-means,CFC）算法的协同系数通常根据经验人工设定,且在协同过程中保持不变,不能充分利用数据子集之间的协同关系,算法精度有限。提出Parze
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协同模糊C均值（collaboration fuzzy C-means,CFC）算法的协同系数通常根据经验人工设定,且在协同过程中保持不变,不能充分利用数据子集之间的协同关系,算法精度有限。提出Parzen窗确定系数的协同模糊C均值（βp-CFC）算法。用模糊C均值（fuzzy C-means,FCM）算法求出各数据子集的隶属度和聚类中心,再用Parzen窗求出各子集在聚类中心处的密度,根据子集间密度的相关性设定变化的协同系数,利用变化的协同系数进行协同聚类。以Matlab为平台,对βp-CFC算法进行了
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