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划分
划分
FCM算法是一种基于划分的聚类算法
FCM算法
划分
聚类
相似度
模糊集合
FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。
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复杂网络 newman算法实现Zachary网络划分
复杂网络
newman算法
实现
Zachary网络
划分
复杂网络 newman算法实现Zachary网络划分,包涵两个文件。Newman_Zachary是算法,Zachary-E是实验数据。
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