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一种新型的模糊C均值聚类初始化方法
模糊c均值聚类(FcM)是一种广泛采用的动态聚类方法，其聚类效果往往受初始聚类中心的影响。受自适应免疫系
统对入侵机体的抗原产生免疫记忆的机理启示，提出了一种新的产生初始聚类中心的方法。算法中，待分析的数据被视为
入侵性抗原，产生的记忆细胞作为聚类分析的初始中心-ABSTRACT：The rum C—means algorithm (FCM)is widely used for dy／kTflnic clustering．The performance of FCM de—
pends on the selection of the initial cluster center．Inspifed by the mecht tllism that the adaptive h llnlfne system remembers
the antigen e](p0sed to the b( y before，a novel algorithm is pror~ l for the generation ofthe initial cluster cente
模糊c均值聚类(FcM)是一种广泛采用的动态聚类方法，其聚类效果往往受初始聚类中心的影响。受自适应免疫系
统对入侵机体的抗原产生免疫记忆的机理启示，提出了一种新的产生初始聚类中心的方法。算法中，待分析的数据被视为
入侵性抗原，产生的记忆细胞作为聚类分析的初始中心-ABSTRACT：The rum C—means algorithm (FCM)is widely used for dy／kTflnic clustering．The performance of FCM de—
pends on the selection of the initial cluster center．Inspifed by the mecht tllism that the adaptive h llnlfne system remembers
the antigen e](p0sed to the b( y before，a novel algorithm is pror~ l for the generation ofthe initial cluster cente
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A Novel Initialization Method for Fuzzy C ——means Algorithm.PDF