【摘 要】
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针对模糊C-均值（FCM）算法对初始中心敏感的缺点,通过选取离均值最远的点作为初始聚类中心的方法,提出了一种基于均值距离的初始中心选取算法,同时由于远离各类聚类中心的野值样
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针对模糊C-均值（FCM）算法对初始中心敏感的缺点,通过选取离均值最远的点作为初始聚类中心的方法,提出了一种基于均值距离的初始中心选取算法,同时由于远离各类聚类中心的野值样本会影响迭代结果,通过改变隶属度函数来克服这种缺陷。然后选取有代表性的样本作为实验数据集进行实验,通过实验得出,与传统的FCM算法比较,改进的FCM算法可以得到更高的准确率,实验证明了改进算法的有效性和优越性。
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