基于改進核模糊C均值類間極大化聚類MKFCM算法
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傳統的核聚類僅考慮了類內元素的關系而忽略了類間的關系，對邊界模糊或邊界存在噪聲點的數據集進行聚類分析時，會造成邊界點的誤分問題。為解決上述問題，在核模糊C均值（ KFCM）聚類算法的基礎上提出了一種基于改進核模糊C均值類間極大化聚類（ MKFCM）算法。該算法考慮了類內元素和類間元素的聯系，引入了高維特征空間的類間極大懲罰項和調控因子，拉大類中心間的距離，使得邊界處的樣本得到了較好的劃分。在各模擬數據集的實驗中，該算法在類中心的偏移距離相對其他算法均有明顯降低。在人造高斯數據集的實驗中，該算法的精度（ACC）、歸一化互信息（NMI）、芮氏指標（RI）指標分別提升至0.9132，0.7575，0.9138。
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