【摘 要】
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文章提出了将HCM,FCM和核方法结合在一起的,一种改进模糊核聚类算法。该算法的思想是将样本数据映射到特征空间,然后在特征空间内计算类中心、隶属度以及距离表达式,再在特征
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文章提出了将HCM,FCM和核方法结合在一起的,一种改进模糊核聚类算法。该算法的思想是将样本数据映射到特征空间,然后在特征空间内计算类中心、隶属度以及距离表达式,再在特征空间内进行模糊聚类,并且针对个别样本（即隶属度比较接近的样本）加入了截集因子确定样本的归属,确保聚类的效果。实验结果表明,与传统的模糊聚类算法相比,改进的模糊核聚类算法在多种数据结构条件下可以有效地进行聚类,总体性能优于HCM,FCM和FKCM。
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