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上传时间: 2020-10-16
详细说明：针对模糊C均值（FCM）算法聚类数需要预先设定的问题，提出了一种新的模糊聚类有效性指标。首先，计算簇中每个属性的方差，给方差较小的属性赋予较大的权值，给方差较大的属性赋予较小的权值，得到一种基于属性加权的FCM算法；然后，根据FCM改进算法得到的隶属度矩阵计算类内紧致性和类间分离性；最后，利用类内紧致性和类间分离性定义一个新的聚类有效性指标。实验结果表明，该指标可以找到符合数据自然分布的类的数目。基于属性加权的FCM算法可以识别不同属性的重要程度，增加聚类结果的准确率，使用FCM改进算法得到的隶属度矩阵定义的有效性指标，能够发现正确的聚类个数，实现聚类无监督的学习过程。
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