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一种基于隶属度优化的演化聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对FCM中数据点隶属度的计算是影响算法执行效率的主要因素,提出一种新的加速FCM算法(accelerated fuzzy C-means,AFCM),用于加速FCM及基于FCM的演化聚类算法.AFCM算法采用抽样初始化操作,产生较好的初始聚类中心,对于拥有较大隶属度的数据点,通过一步k-means操作更新模糊聚类中心,同时仅更新小隶属度来达到加速FCM算法的目的.为了验证所提出方法的有效性并提高聚类算法的效率,将AFCM应用于基于演化算法的模糊聚类算法.实验表明,此方法在保持良好的聚类结果前提下,能够减少大规模数据集上聚类算法的计算时间. 相似文献
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劳动教育是实现新时代高职院校培养应用型人才目标的重要手段,符合我国社会对高职院校学生的用人需求。但目前高职院校中的劳动教育仍然存在整体性水平较低等问题,难以为经济社会的发展提供有效的人才供给,原因在于教育对象的主观能动性较低,学校的课程体系欠缺,家庭对高职院校学生择业观念的期望偏差以及社会平台支持力度不足等。需要从学生、学校、家庭、社会四个方面,建立有效的联动机制,以全面教育为原则,将劳动教育内化为教育整体的组成部分,以实现劳动教育在高职院校的有效实施与发展。 相似文献
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