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本文提出一种基于知识利用的迁移学习一般化改进模糊划分聚类方法。该方法结合迁移学习与模糊聚类技术，通过引入外部知识提升聚类效果。研究针对传统聚类方法在复杂数据环境下的局限性，提出改进算法以增强泛化能力。实验表明，该方法在多个数据集上表现优异，为模糊聚类提供了新的思路。 ","role":"assistant文档为pdf格式，0.62MB，总共1页。
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- 基于知识利用的迁移学习一般化改进模糊划分聚类方法 - 中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会第十三 ...
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