摘要：由于传统的模糊C均值（FCM）聚类算法具有不能自动确定聚类数目、收敛速度较慢、抗噪性差、对噪声数据比较敏感等诸多缺点,研究基于相对熵约束的FCM聚类算法,加入对手抑制式方法和基于分离度和紧致度的聚类函数,有效克服上述缺点.研究结果表明：改进后的FCM算法与传统的FCM聚类算法相比,收敛速度、准确度、精确度、特异度均有提高,且具有良好的抗噪性能,并能自动确定出最佳的聚类数目.

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