【摘 要】
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介绍了半监督模糊聚类（SFCM）算法的原理和基础,针对当先验信息量稀少时算法无法真正有效地利用labeled数据的监督信息的缺点,提出了一种改进的半监督模糊聚类算法,即SSFCM算法.
【基金项目】
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贵州省档案局科研项目（No.2015D001）,贵州省科学技术基金项目（黔科合J字[2015]2045）,贵州大学研究生创新基金项目（研理工2017014）
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介绍了半监督模糊聚类（SFCM）算法的原理和基础,针对当先验信息量稀少时算法无法真正有效地利用labeled数据的监督信息的缺点,提出了一种改进的半监督模糊聚类算法,即SSFCM算法.该方法把表示labeled数据点权重的参数放在聚类中心的迭代表达式里,从而可以调节监督信息的影响力.最后,在标准Iris数据集下,通过matlab编程实现算法.实验结果表明：无论从聚类结果的准确率还是算法运行迭代次数来看,SSFCM算法均优于FCM算法和SFCM算法.
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