删：北斗多频数据组合相对定位研究

因子有效地修正了样本中心与聚类中心的距离，获得合理的隶属度，从而得到正确的分类；构造了基于距离修正的聚类有效性指标，自动获取最佳聚类数，避免了人为确定聚类数的不合理性；在此基础上引入增量的思想，数据增加时以原有的数据集为基础，根据阈值进行归类，不需要重新进行初始计算。最后通过矩阵变换法及实例验证表明：距离修正的增量模糊 C 均值算法可以很好地根据长波长、低噪声、弱电离层等标准自动地进行分类。
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参考文献（略）