【摘 要】
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由于FCM算法中的初始值需要随机的设定,这种随机性不能保证每次都能达到全局最优,也就是说如果初始聚类中心的设置具有全局的特点,那么聚类的结果才能达到全局最优。因此主要
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由于FCM算法中的初始值需要随机的设定,这种随机性不能保证每次都能达到全局最优,也就是说如果初始聚类中心的设置具有全局的特点,那么聚类的结果才能达到全局最优。因此主要针对模糊c-均值（FCM）聚类算法对初始值很敏感,而且容易陷入局部最优解的这一特点,提出了一种分布式的模糊聚类方法。首先用分治法得到模糊聚类的全局的聚类中心值,然后再用FCM进行聚类,从而克服FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,达到全局最优。经仿真实验证明结果是很理想的。
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