会议论文《改进的模糊C均值聚类算法》提出了一种优化的模糊C均值聚类方法，旨在提高传统算法在处理复杂数据集时的准确性和稳定性。该算法通过引入新的隶属度函数和改进的迭代更新策略，有效解决了原始算法对初始值敏感和易陷入局部最优的问题。研究结果表明，改进后的算法在多个数据集上的聚类效果优于传统方法，具有更好的应用前景。
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