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基于模糊Fisher准则的自适应降维模糊聚类算法

资 源 简 介

摘 要:该文指出曹苏群等人提出的基于模糊Fisher 准则(FFC)的半模糊聚类算法(FFC-SFCA)中的一个推导错误,

结合模糊紧性和分离性(FCS)聚类算法提出新的聚类算法:FFC-FCS。FFC-FCS 充分利用FFC 的特征提取和降维

特性,交替运行原始数据空间中FFC 和投影空间中的FCS,通过对降维数据的聚类实现对原始数据的聚类。

FFC-FCS 不仅对低维数据具有优异的分类性能而且对高维数据也表现出一定的分类优势。实验结果表明,

FFC-FCS 的性能明显优于原有的FCS 算法,FFC-SFCA 算法以及经典的模糊C-均值(FCM )算法。


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