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一種局部搜索自適應核模糊聚類方法

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　　核模糊C均值聚類KFCM是利用核函數將數據映射到高維空間，通過計算數據點與聚類中心的隸屬度對數據進行聚類的算法，擁有高效、快捷的特點而被廣泛應用于各領域，然而KFCM算法存在對聚類中心的初始值敏感和不能自適應確定聚類數兩個局限性。針對這兩個問題，提出一種局部搜索自適應核模糊聚類方法，該方法引入核方法提高數據的可分性，并構造基于核函數的評價函數來確定最優(yōu)的聚類數目和利用部分樣本數據進行局部搜索以尋找初始聚類中心。人工數據和UCI數據集上的實驗結果驗證了該算法的有效性。
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