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一种改进的模糊k-prototypes聚类算法 (2003年) 提出。

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简介：
模糊k-prototypes算法被广泛认为是进行聚类分析时，表现出高度效率的策略之一。本文简要概述了该算法的演进历程及其核心特征，并在此基础上，强调了其在处理包含数值型和分类型数据的混合数据集时存在的局限性。随后，作者提出了一个旨在提升算法性能的改进方案。最后，他们将该算法应用于英语借词的分析中，并呈现了详细的计算结果。实验结果清晰地表明，所提出的改进算法展现出卓越的稳定性以及令人满意的准确度。

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  • 一种改进的模糊k-prototypes聚类算法（2003年）
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    本文章介绍了一种改进的模糊k-prototypes聚类算法，该算法结合了K-means和K-modes的优点，并针对混合数据类型进行了优化。 模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效的算法之一。本段落简述了该算法的发展历程及其主要性质，并在此基础上指出了它在处理数值型和分类型混合数据方面的不足，进而提出了一种改进的算法。最后，将这种改进后的算法应用于英语借词的研究中，并给出了相应的计算结果。结果显示，改进后的算法具有较好的稳定性和较高的精确度。
     
  • 一种DBSCAN聚类的改进算法
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    本文提出了一种对经典DBSCAN聚类算法进行优化的方法，旨在提高其在复杂数据集上的性能和准确性。通过改善密度计算与噪声点处理机制，增强了算法的鲁棒性和实用性，适用于大规模数据挖掘任务。 对DBSCAN算法进行了以下改进：（1）对于核心对象，不再对其邻域进行进一步考查，而是直接将其归为某个簇。该簇可能是核心对象所在的一个已有的簇，也可能是与其他簇合并后的结果。（2）对于边界对象，则需要进一步检查其邻域中是否存在核心对象。如果存在核心对象，则将此边界对象划分为该核心对象所属的簇；反之，若不存在这样的核心对象，则将其标记为噪声。改进后算法运行时间有所提高，但在处理高维数据时效果不佳。
     
  • 改进的模糊C均值聚类算法
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    简介：本文提出了一种改进的模糊C均值（FCM）聚类算法，通过优化目标函数和引入权重系数来提升算法在处理噪声及离群点时的表现，增强其稳定性与准确性。 我编写了一个模糊C均值聚类算法（FCM），使用的是MATLAB语言。希望这个代码能够帮助大家学习和理解这一算法。
     
  • 基于Matlab的K-means模糊聚类算法
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    简介：本文介绍了一种在Matlab环境下实现的K-means模糊聚类算法，探讨了其在处理复杂数据集中的应用与优化。 基于Matlab的模糊聚类K-means算法值得有兴趣的研究者深入研究。
     
  • 改进的K-MEANS聚类方法
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    本研究提出了一种改进的K-MEANS聚类算法，旨在优化传统方法中的初始化敏感性和易陷入局部最优的问题。通过引入新的中心选择策略和迭代更新规则，提高了聚类结果的质量和稳定性，适用于大规模数据集分析。 用Matlab仿真实现的K-MEANS改进聚类功能可以正常运行。
     
  • 改进的k-means自适应聚类算法
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    本研究提出了一种改进的K-means算法，通过引入自适应机制优化初始中心的选择和迭代过程，有效提升了聚类准确性和稳定性。 k-means自适应聚类算法的MATLAB程序是根据文献中的描述编写的，欢迎各位高手指导。
     
  • 改进的模糊聚类图像分割算法EnFCM_图像聚类_EnFCM算法.zip
    优质
    本资源包含一种改进的模糊C均值（FCM）算法——EnFCM，用于优化图像分割。通过引入新的隶属度函数和目标函数更新规则，提高算法对噪声的鲁棒性及分割精度。 EnFCM_加强模糊聚类图像分割算法、Enfcm_图像聚类、EnFCM算法.zip
     
  • 基于遗传算法改进的k-means聚类
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    本研究提出了一种结合遗传算法优化初始中心点选择的K-Means改进方法，以提高聚类效果和稳定性。 图像分割和数据挖掘是当前研究的热点领域，在这些领域的K-Means算法应用日益增多，尤其是在文本聚类挖掘方面。K-means是一种典型的基于距离的聚类方法，它使用距离作为相似性的度量标准：认为两个对象的距离越近，则它们之间的相似性越大。该算法假设簇是由彼此接近的对象组成的，并以生成紧凑且独立的簇为最终目标。
     
  • K-medoids聚类算法的源代码（基于K-means的改进）
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    本文章提供了一个基于K-means改进的K-medoids聚类算法的源代码。此方法使用具有代表性的对象作为质心，相比K-means更加稳健和准确。 K-medoids聚类算法是对K-means算法的改进版本。在K-means算法中，新的点被计算为聚类中心点；而在K-medoids中，则是从现有数据点中选择一个最优点（即距离最小的点）作为中心点。这种算法适用于分类数据分析。