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針對含有噪聲的高維數(shù)據(jù)的聚類問題，提岀一種使用新的距離度量方式的増量式聚類算法 ANFCM（cp）。由于傳統(tǒng)的模糊C均值聚類算法對初始化聚類中心比較敏感，所提岀的聚類算法將單程FCM的増量機制（稱為 SPFCM）與FCPM中使用的初始化聚類中心的策略相結合，即將先前數(shù)據(jù)塊的聚類中心附近的幾個樣本點添加到下一個數(shù)據(jù)塊進行聚類，以避免FCM對噪聲的敏感性。此外，所提出的聚類算法使用一種新的改進后的距離度量的同時，使用修正后的約束條件和目標函數(shù)。通過以上改進，可以有效區(qū)分已知類和未知類在算法中的不同影響程度，并加強類之間的相互影響程度。實驗結果表明，該算法對高維噪聲數(shù)據(jù)具有很好的聚類效果和魯棒性。
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