内容简介
模糊聚类分析作为模式识别的一个重要分支广泛地应用于计算机科学、生命和医学科学、社会科学、工程学等领域．本书介绍了聚类分析的基本概念、算法及存在的主要问题．着重对一类重要的模糊聚类算法——fcm类算法进行了系统的分析，在原型初始化、噪声敏感性、多尺度结构、核函数、聚类有效性、聚类趋势、目标函数优化方法等方面进行系统的研究，提出了相应的改进模型，并论证了基于核函数的fcm类算法的收敛性定理，进一步完善了算法的理论基础．
《模糊聚类算法及应用》可供从事模式识别教学、研究的师生、学者阅读，也可以为从事数据挖掘、图像分割等相关技术人员提供参考．
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