《表7 不完整数据集Breast的平均迭代次数》

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《动态区间的加权模糊聚类算法》

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本文所提出的DI-WIFCM算法充分利用了不完整数据的属性特征，确定的最近邻样本集能够很好估计缺失属性的范围，进而实现缺失属性的区间填补，同时使用区间因子对区间范围进行更好的约束。对样本进行区域密度加权，从而减小离群点对数据聚类中心的影响，使聚类迭代过程更稳定。通过实验证明，对于不完整的数据的聚类问题，DI-WIFCM算法聚类效果更好。