FCM模糊均值与改进算法

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//保存聚类正确率，输出聚类结果： R[i]=Result(Lab,U,k,m,i); //内存释放

for(j=0;j

delete[]Center[j]; delete[]U[j]; }

delete[]Center; delete[]U; }

//////////////////////////统计平均/////////////////////////////////// doubletemp1=0,temp2=0; for(i=0;i

resultfile<

resultfile<<\平均目标函数:\ return0; }

采用着名的iris数据集对程序进行测试， 运算次数输入10次

能对数组实现分类，但是分类正确率不是很理想，没达到预期的90%以上 总结

这次综合实习，首先我学会了模糊C均值聚类算法，以前没接触过，也不知道何为数据集，数

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据集是做啥用的，增加了自己的见解，其次增强了自我学习能力，平时学习的学习都是老师已经安排好得内容，看啥知识都已经知道，只需要安心的看就能学会，都是书本上的知识，没有联系实际，一般都是一些理论算法，算法比较简单而且古老，但这次综合实习通过自己从网上查找资料学习，了解算法的详细步骤，研究算法的不足，虽然查找资料学习的过程比较繁琐，但总算在最后学会了模糊C均值聚类算法，也对算法的改进有所了解，人工智能学习的GA遗传算法进行了改进，通过这次综合实习，我对不懂得知识的学习有了一个比较系统的学习过程，为以后的自我学习打下了基础，模糊C均值聚类算法的程序是用c++实现的，通过对程序的而研究，我对于文件的读取保存计算的迭代过程等都已经非常的了解，对于以前所学的进行了一次复习，这次综合实现收获很大，自己所学的东西学会了如何使用，不同的算法进行衔接进行优化，实现对最优解的优化。

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