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針對多數據源或異構數據集，采用單個核函數的聚類效果不理想的問題，以及考慮到不同屬性對不同類別重要性的差異，本文提出了一種屬性加權多核模糊聚類算法（WMKFCM）。該算法將多核模糊聚類算法與屬性加權核模糊聚類算法相結合，不僅能夠處理單個核函數不能滿足待聚類數據集聚類準確度要求的問題，而且能在聚類過程中根據不同類的具體特性動態調整各個屬性對于不同類別的重要性。聚類實驗表明，在犧牲一定的運行時間和迭代次數的前提下，相比于屬性加權核模糊聚類算法和多核模糊聚類算法，屬性加權多核模糊聚類算法具有更高的聚類準確度。
聚類算法作為一種無監督學習方法，為識別數據內在結構提供了一種有用的工具，是數據挖掘的重要研究內容之一。聚類分析的一般過程是，根據數據之間的相似性將數據劃分到不同的簇集，結果使得同一簇中的數據具有較高的相似度，而不同簇間的數據具有較低的相似度。1974 年，Bezdek建立了模糊聚類理論。模糊聚類分析采用隸屬度函數表示樣本間的親疏程度，能夠更加全面的體現數據集的結構。2002 年，Girolami 將聚類與核方法相結合，首次提出了核聚類方法，為之后的核聚類研究奠定了基礎。2004 年，伍忠東，高新波等將核方法的思想推廣到模糊c-均值算法，構造了基于核方法的模糊核c-均值算法。2009 年，趙犁豐，李新等人針對多類樣本數據，提出一種多核模糊聚類算法。通過選取子核函數及其參數構造多核函數，使得輸入空間的樣本經多核映射后增大不同類別樣本間的差別，提高核函數的學習能力和泛化能力。2011 年，王棟將加權多寬度高斯核學習引入到聚類分析中，提出了一種加權多寬度高斯核聚類算法。
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