《表2 5类模拟数据实验中各个算法得到的聚类精度比较》

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《基于自步数据重构正则化的模糊C均值聚类算法改进》

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不同均值的、服从高斯分布的5类数据，其中每类包含了150个数据点，共产生了750个数据点，并加入了一定的白噪声，其三维分布如图3所示。与上述实验相似，为了减少随机因素的影响，本文分别进行了20次实验。利用本文提出的SDRFCM以及其他4种算法对其进行聚类，结果如表2所示。从表2可以看出，本文提出的SDRFCM算法略优于PCM算法，但明显较其他3种算法FCM、FCMKL以及FPCM精度更高。图4给出了5种聚类算法在某次实验中的聚类结果可视化比较。