《表1 1 MSRA数据集的RI值》

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《具有抗噪性能适用高维数据的增量式聚类算法》

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第二部分实验，在表2所示的数据集上分别添加均值为0，标准差为0.3和2.0的高斯噪声后，将ANFCM（c+p）与非增量式的FCPM算法、增量式的SpFCM算法和IFCM（c+p）算法进行对比实验，计算经过以上4个算法聚类得到的隶属度矩阵而得出的NMI和RI评价指标，如表3～表14所示，表中加粗的结果即是在文中所示实验环境下，模糊指数m为1.5时的结果。