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《西安电子科技大学》 1998年
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聚类分析新方法的研究与应用

魏立梅  
【摘要】: 聚类分析在模式识别的研究中占有重要地位。本文针对现有聚类算法存在 的问题,提出一系列新的聚类算法和新观点: 竞争学习的新算法克服了现有竞争学习算法的缺陷,充分利用数据集的几 何结构信息,提高了聚类速度和准确性,使竞争学习的理论得到进一步发展; 隶属度的新解释对正确认识模糊聚类、硬聚类和可能性聚类的优点和缺点具有 重要的理论价值;对手抑制式模糊C-均值聚类算法有效地提高了算法的收敛速 度,具有较大的理论与应用价值;对现有的两类模糊C-球壳聚类算法性能的研 究成果填补了球壳聚类算法研究中的空白;针对现有基于欧氏距离的模糊C-球 壳聚类算法的不足,提出的新算法在收敛速度和聚类准确性上都具有优良的性 能;基于距离修正的模糊C-球壳聚类算法有效地提高了算法的收敛速度;对模 糊联想记忆规则的新观点,阐明了规则遗漏对模糊联想记忆性能的影响,澄清 了模糊联想记忆创始人的一个不妥当的结论,对正确认识和理解规则的作用有 重要意义;针对现有模糊联想记忆规则提取的聚类算法存在的问题,提出的规 则提取新方法具有重要的应用价值。 综上所述,本文在竞争学习算法、模糊C-均值聚类算法、模糊C-球壳聚类 算法和模糊联想记忆规则提取的聚类方法的研究中作出了较大贡献,取得的成 果丰富了聚类分析的理论体系,具有重要的应用价值。
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