【摘 要】
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目前研究的模糊C均值聚类算法（FCM）面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM（1,1）模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有
【机 构】
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鲁东大学数学与统计科学学院,北京邮电大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11371183,11271050）,山东省统计科研重点课题（KT15044）
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目前研究的模糊C均值聚类算法（FCM）面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM（1,1）模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案。针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM（1,1）中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性。
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