摘要:模糊聚類是一種應用廣泛的數據分析和建模的無監督方法,但該算法受離群點影響較大,并且沒有考慮樣本數據中各維特征對聚類貢獻程度的不同。針對這兩個問題,提出了基于兩種加權方式的聚類算法,該算法定義了一種新的樣本加權的概念,減弱了離群點對聚類的干擾,同時為數據樣本的每一維特征賦予一個權值,使聚類更加準確。仿真實驗結果驗證了該算法的有效性。
計算機應用研究2011年12期
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