ty -jour a2 -yang，miin -shen au -Miller，David J. Au -Nelson，Carl A. Au -Cannon，Cannon，Molly Boeka Au -Cannon，Kenneth P. Py -2009 DA-20/2010/04/11 TI-比较当存在一个数据集的数据集时，模糊聚类方法及其在地球物理数据数据SP -876361 VL -2009 AB -2009 AB-模糊聚类算法很有帮助。传统方法已被广泛研究并用于现实世界数据，但要求用户对结果有一定的了解，以确定要寻找多少个群集。此外，迭代算法基于几种性能指标之一，选择最佳簇数。在这项研究中，作者比较了三种算法的性能（模糊的C均值，Gustafson-Kessel和Gustafson-Kessel的迭代版本）在聚集了传统数据集以及从现实世界中的地球物理学数据时，这些数据是从一个中收集的。怀俄明州的考古遗址。使用清晰的截止值以及模糊的临界值确定了感兴趣的领域 α - 切割确定哪个提供更好地消除噪声和非相关点。结果表明 α - 切割方法消除了比清晰的截止值更多的噪音，并且模糊聚类算法的迭代版本能够在点集中选择最佳数量的子截图（在传统数据和现实世界中），从而导致正确的指示。进一步专家分析的关注区域SN -1687-9724 UR -https：//doi.org/10.1155/2009/876361 do -10.1155/2009/2009/876361 JF-应用计算智能和软计算PB- Hindawi Publishing Corporation kw-- Hindawi Publishing Corporation kw--嗯 -