模糊聚類算法研究及在Web日志挖掘中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、在Web日志挖掘領(lǐng)域中,聚類分析是一項(xiàng)重要的研究課題,引入模糊理論的模糊聚類分析為現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)提供了模糊處理能力。FCM算法是目前廣泛使用的模糊聚類算法。但它也存在一些缺點(diǎn),例如FCM算法受初始化影響較大,在迭代時(shí)容易陷入局部極小。本文從修改聚類目標(biāo)函數(shù)以及初始化聚類中心出發(fā),提出了一種改進(jìn)的FCM算法。其基本思想是:首先結(jié)合樣本加權(quán)FCM算法與特征加權(quán)算法,再采用新的距離度量方式,最后引入改進(jìn)的減法聚類作為新算法的種子選取方法。論文的最后

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