该算法是结合减法聚类FCM聚类算法…

资 源 简 介

该算法是结合减法聚类FCM聚类算法…

详 情 说 明

减法聚类与FCM聚类算法的融合实现了无需预先指定聚类数目的自动化聚类分析。减法聚类擅长通过数据密度快速估算初始聚类中心，而FCM（模糊C均值）则通过隶属度优化实现精细化聚类。二者的结合既保留了减法聚类的高效初始化优势，又发挥了FCM处理模糊边界的能力。

算法首先利用减法聚类分析数据点的空间分布密度，自动生成候选聚类中心及建议的聚类数目。这些初始参数随后作为FCM的输入，通过迭代计算调整样本点的隶属度分配，最终获得更准确的聚类结果。这种混合策略特别适合动态数据环境，其中"在线确定"特性使其能够适应实时变化的聚类需求。

核心创新点在于通过减法聚类的密度探测替代人工预设K值，解决了传统FCM对初始条件敏感的痛点。实际应用中，该融合算法在图像分割、工业过程监控等领域展现出更强的自适应性和鲁棒性。