《表2 3种聚类算法的比较Tab.2 Comparison of three clustering algorithms》

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《一种基于二型模糊集的模糊k-平面聚类算法》

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在10维空间中构造加了噪声的数据.此数据集包含3个类别，每个类别包含200个样本点，各类的样本点取自超平面方程x10=w1x1+w2x2+…+w9x9+w0+，xi∈（-10，10），i=1，2，…，9，产生.在每次实验中，各类的中心平面的系数wi和w0是随机产生的，wi~U（-1，1）是来自于（-1，1）的均匀分布，w0~U（-10，10）.~U（-0.5，0.5）表示服从均匀分布的观测误差.表2给出了3种聚类算法进行了200次实验后得到的准确率和兰德指数的均值和方差.