模糊聚类方法及其在数据分类中的应用研究

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摘要确定性知识发现的技术和理论对于一些不确定性(即模糊性)或缺乏完整性的信息进行处理时已不再完全适用。而基于模糊聚类方法,却能较好地处理这类问题。通过介绍模糊聚类及其应用领域,并进行各种理论和实验仿真,提出了密度聚类方法克服了现有方法的缺点,很好的避免了模糊/均值聚类方法结果严重依赖随机生成的初始聚类中心这一缺点。目的是研究并提出数据分类的另一种新方法,即分段线性隶属度函数确定的密度聚类方法,该方法可以快速得到聚类中心,是一种更简单和实用的方法。

作者王世杰杨蜜

机构地区长安大学电子与控制工程学院

出处《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》 2016年第11期291-291,共1页

关键词模糊聚类方法聚类分析数据分类模式识别数据库

分类号 O159 [理学—数学]

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