【摘 要】
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模糊聚类算法为了保证算法的收敛性,要求模糊指标m取值大于1,这限制了算法的普适性。提出广义多变量模糊C均值聚类算法（GMFCM）,在多变量模糊C均值聚类算法（MFCM）的基础上,利用粒
【机 构】
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常州工学院数理与化工学院,苏州大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61170126）, 常州工学院校级课题（YN1305）
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模糊聚类算法为了保证算法的收敛性,要求模糊指标m取值大于1,这限制了算法的普适性。提出广义多变量模糊C均值聚类算法（GMFCM）,在多变量模糊C均值聚类算法（MFCM）的基础上,利用粒子群优化算法对分量模糊隶属度进行优化估计,进而将模糊指标拓展到m〉0的情况,同时采用梯度法得到算法聚类中心迭代公式。GMFCM理论分析了模糊指标m扩展的原理,研究了模糊指标m在不同取值情况下的性质,解释了模糊指标m的实际意义,讨论了GMFCM算法的收敛性。GMFCM继承了MFCM算法的样本分量区分性能,弥补了MFCM算法聚类
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