【摘 要】
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经典的模糊c均值(FCM)算法是基于欧氏距离的,它只适用于球型结构的聚类,且在处理高维的数据集时,分错率增加.针对以上两个问题,提出了一种新的聚类算法(FCM-M),它将马氏距离
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经典的模糊c均值(FCM)算法是基于欧氏距离的,它只适用于球型结构的聚类,且在处理高维的数据集时,分错率增加.针对以上两个问题,提出了一种新的聚类算法(FCM-M),它将马氏距离与模糊c均值相结合,并在目标函数中引进一个协方差矩阵的调节因子,利用马氏距离的优点,有效地解决了FCM算法中的缺陷,并利用特征值、特征矢量及伪逆运算来解决马氏距离中遇到的奇异问题.通过数据聚类和图像分割两组实验,证实了该方法的可行性和有效性.
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