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?聚类算法
改进的Fuzzyc means聚类算法(MFCM)的目标函数不仅考虑了样本类内紧致性,而且还考虑了样本类间分离性,加快了MFCM算法的速度;纹理分割实验验证了MFCM算法的有效性.
?修正模糊聚类
修正模糊聚类（MFCM）模型 模型组合方法
?均值聚类
2．5．3肝CM算法介绍 改进的模糊C一均值聚类（MFCM）算法是近年提出的有效聚类方法。MFCM与FCM 相比，由于没有对隶属度进行归一化，克服了数据野值对聚类的收敛性的影响，使 最终聚类...
?改进的聚类算法(Minimum Fuzzy C Means)
基于聚类算法的多属性复杂大群体决策方法研究--《中南大学》2006年博士论文 多方案群决策评判准则权重的确定、个体意见发散的一致性修正等，针对考虑以上群体复杂性的大群体高效集结，本文设计了一种改进的聚类算法(Minimum Fuzzy C-means，MFCM)，并提出了基于此算法的具有复杂群体行为的大群体决策方法、基于此算法及优化硬C-均值聚类算法(Weig
FCM算法
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