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1、聚類分析是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)有用信息的一種有效手段，具有著重要的研究意義和應(yīng)用前景。劃分聚類問(wèn)題(PC問(wèn)題)是備受關(guān)注和挑戰(zhàn)的重要研究方向之一，因此，尋求快速、有效的方法解決劃分聚類問(wèn)題是十分必要的。研究證明，劃分聚類問(wèn)題是一種NP難的組合優(yōu)化問(wèn)題。近幾十年來(lái)，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于解決劃分組合優(yōu)化問(wèn)題并取得了良好的效果。2008年，Wang提出了一種Stochastic Optimal Competitive Hopfield
2、Neural Network(SOCHNN)方法求解劃分聚類問(wèn)題，并能較k-means，GA,GPSO，DE等先前的聚類方法獲得更好的結(jié)果。然而SOCHNN方法卻存在著一個(gè)缺陷：它沒(méi)考慮數(shù)據(jù)特征對(duì)聚類的不同貢獻(xiàn)，聚類結(jié)果受著噪聲特征的干擾。
本文提出了一種基于特征加權(quán)機(jī)制的SOCHNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法，并采用不同加權(quán)機(jī)制探討改進(jìn)算法的性能。與原方法相結(jié)合的兩種不同特征加權(quán)機(jī)制，一種是自動(dòng)特征加權(quán)機(jī)制，其算法效率高只需用戶輸
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