【摘 要】
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FCM是经典的聚类算法,广泛地应用于模式识别、数据挖掘等领域。FCM算法是一种梯度下降优化算法,对初始解敏感并且容易获得局部最优解。空间平滑能够避免启发式局部搜索算法掉
【机 构】
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皖西学院计算机科学与技术系,合肥工业大学计算机和信息学院,大连理工大学软件学院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金（No.90412007,No.60503003）,皖西学院教学研究项目（No.05JY27）.
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FCM是经典的聚类算法,广泛地应用于模式识别、数据挖掘等领域。FCM算法是一种梯度下降优化算法,对初始解敏感并且容易获得局部最优解。空间平滑能够避免启发式局部搜索算法掉入局部最优解。采用空间平滑策略构造一系列光滑程度不同的搜索空间,在不同的搜索空间中执行FCM算法,并利用前层搜索空间的聚类结果来引导本层搜索空间的聚类。FCMS（FCM based on multi-Space）能够跳过局部最优解的＂陷阱＂,增大获得全局最优解的概率,达到提高聚类质量的目的。给出了等距法空间平滑策略,并通过实验对比了FCMS
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