【摘 要】
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目的研究一种基于信息熵蚁群聚类的模糊C-均值算法（即EACFCM算法）,解决原标准蚁群聚类算法聚类速度慢,系统停滞,函数值收敛于某局部点等问题.方法通过理论改进、算法移植和实验
【机 构】
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沈阳大学工商管理学院,沈阳大学科技中心,沈阳师范大学财务处
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(70473059)
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目的研究一种基于信息熵蚁群聚类的模糊C-均值算法（即EACFCM算法）,解决原标准蚁群聚类算法聚类速度慢,系统停滞,函数值收敛于某局部点等问题.方法通过理论改进、算法移植和实验证明相结合的办法,采用基于信息熵的蚁群聚类算法对数据样本进行聚类（一次聚类）以获得新的聚类中心,然后从聚类拆分、合并、孤立点处理等几个方面对基于信息熵的蚁群聚类算法进行改进,以提高前期所获得的新聚类中心的准确性,最后再利用模糊C-均值聚类算法（FCM算法）对聚类结果进行优化处理（二次聚类）.结果 EACFCM算法在迭代180次后,得
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