【摘 要】
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针对数据挖掘过程中数据聚类操作的初始聚类数目和初始聚类中心确定困难的问题,提出了一种软子空间结合竞争合并机制的模糊加权聚类算法.通过对软子空间聚类算法的目标函数进
【机 构】
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常州工学院计算机信息工程学院,吉林省质检检测基地吉林省纤维检验处
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61363004）
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针对数据挖掘过程中数据聚类操作的初始聚类数目和初始聚类中心确定困难的问题,提出了一种软子空间结合竞争合并机制的模糊加权聚类算法.通过对软子空间聚类算法的目标函数进行改写,并结合数据簇势的大小对各数据簇进行竞争与合并操作,实现了对数据的聚类处理.结果表明,该算法能够准确地对数据样本进行聚类,并且聚类结果与初始数据簇数目和初始聚类中心无关,能够满足对高维数据聚类处理的需要,具有较好的实际应用价值.
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