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創(chuàng)意FCM算法

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　　針對現(xiàn)有模糊聚類方法僅僅是對已有數(shù)據(jù)點的聚類的不足，提出了在已有數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上找到新的一類集群的聚類方法CFCM。該算法在FCM算法的基礎(chǔ)上，通過引入觀測點P作為聚類的先驗知識，來大致確定未知集群的聚類中心，定義了權(quán)重系數(shù)A來限定觀測點對新的一類聚類中心形成的影響程度。人造數(shù)據(jù)集和UCI真實數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明，該算法不僅對已知數(shù)據(jù)點有較好的聚類效果，并且可以在觀測點P的作用下在特定區(qū)域創(chuàng)造出新的一類無已知數(shù)據(jù)點的集群中心點的大致位置，因而在實際中有潛在應(yīng)用價值。
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