数据挖掘中Fuzzy c-means的自适应聚类算法 (2001年)

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文件名称：数据挖掘中Fuzzy c-means的自适应聚类算法 (2001年)
文件大小：53KB
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更新时间：2021-05-08 05:08:44
自然科学 论文 聚类算法是数据挖掘算法中的重要解决方法。针对现有聚类算法模糊C均值算法FCM中的不足，如需要预先确定聚类参数C，随机性较强、局部最优等弱点，对其算法结构加以改进，提出模糊C均值自适应算法(FCMA)，增加聚类有效性问题的分析，在聚类过程中可动态调整聚类数目，这种方法可以避免在确定参数时的随机性和经验性，提高聚类算法的可靠程度。