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文檔簡介
1、聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一個分支,模糊聚類是聚類中的重要方法,已經取得了豐富的成果,其中的模糊C-均值(FCM)算法具有良好的性能和廣泛的應用價值.然而,FCM算法對初始聚類中心的敏感問題影響了實際應用的質量和效果.本文針對這一問題展開研究,并將研究成果應用于安徽省淮河流域水文分區(qū). 主要工作如下: (1)研究分析了數(shù)據(jù)挖掘及模糊聚類的現(xiàn)狀及存在問題,描述了模糊理論中的相關方法. (2)研究了神經網(wǎng)絡和模擬退火聚類
2、算法.分別對基于模糊邏輯的神經元網(wǎng)絡聚類和使用Cauchy訓練的模擬退火聚類算法進行了單獨和混合實驗,對聚類過程中能量的變化、聚類有效性和聚類耗時等方面做出了分析和總結. (3)在研究分析FcM模糊聚類算法的基礎上,提出了模糊聚類算法NFC.該算法首先運用基于模糊邏輯的神經元網(wǎng)絡和Cauchy訓練的模擬退火聚類算法求解初始聚類中心,然后運用FCM進行聚類,解決了FCM對初始聚類中心敏感和局部極值的問題,在隨機給出初始聚類中心的實
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