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核模糊聚类算法不适用于含孤立点与噪声点的数据,并且对初始化中心敏感。针对此种情况,结合减法聚类,对样本加权,放宽隶属度归一化条件,提出基于减法聚类的加权核模糊聚类。通过IRIS和WINE数据集证实改进算法比传统的核聚类算法具有更高的健壮性与抗噪性,并将改进后的算法运用在育肥猪出栏中,验证了算法的实用性与可行性。