【摘 要】
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模糊聚类是一种应用广泛的数据分析和建模的无监督方法，但该算法受离群点影响较大，并且没有考虑样本数据中各维特征对聚类贡献程度的不同。针对这两个问题，提出了基于两种加权方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50674086)
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模糊聚类是一种应用广泛的数据分析和建模的无监督方法，但该算法受离群点影响较大，并且没有考虑样本数据中各维特征对聚类贡献程度的不同。针对这两个问题，提出了基于两种加权方式的聚类算法，该算法定义了一种新的样本加权的概念，减弱了离群点对聚类的干扰，同时为数据样本的每一维特征赋予一个权值，使聚类更加准确。仿真实验结果验证了该算法的有效性。
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