点密度函数加权模糊C_均值算法的聚类分析
聚类分析之模糊C均值算法核心思想
聚类分析之模糊C均值算法核⼼思想聚类分析中存在⼀种⽅法:‘模糊C均值’，模糊C均值的发现，要感谢模糊数学之⽗“扎德”⽼爷⼦，他⽼⼈家当年提出了“模糊集合论”和“模糊逻辑”，介绍算法之前，先简单的补充⼀些相关的知识点.所谓模糊集合论，就是⼀种处理结果不确定、不能精确量化的⽅法。
例如：存在⼀句话“今天估计会下⾬”，这就是典型的模糊，我们不能精确的表⽰这句话的值，今天估计会下⾬，那下⾬的程度是多少呢？我们此时就⽤【0，1】来表⽰此句话为真的程度，例如，今天50%会下⾬，则今天下⾬为真的程度就是0.5，0.5叫做“⾪属度”，当然，今天不下⾬的⾪属度为1-0.5=0.5.所谓模糊C均值算法，是指该算法的聚类（簇）的定义(界限)是模糊的，不同于K均值(K 均值中的簇是确定的，以质⼼为中⼼，确定的簇)，意思就是说:模糊C均值中，每个数据点（元素）到每个簇都存在⼀个⾪属度，但是每个数据点到所有簇的⾪属度之和为1（这个当然很明显）。
其中，⾪属度⼜叫做⾪属权值（⽤W表⽰）。
它的思想是：先⼈⼯随机指定每个数据到各个簇的⾪属度（模糊伪划分），然后根据⾪属度计算每⼀个簇的质⼼，接着重新进⾏伪划分(更新⾪属度矩阵)，直到质⼼不变化（严格意义说：知道所有⾪属度的变化的绝对值都低于所设定阈值）伪代码：Wij表⽰数据点i关于簇j的⾪属度1 选择⼀个初始模糊伪划分，即对所有的Wij赋值2 Repeat3 根据模糊伪划分，计算每个簇的质⼼4 重新计算模糊伪划分，即Wij5 Until 簇的质⼼不发⽣变化，（严格意义说：知道所有⾪属度的变化的绝对值都低于所设定阈值）其中涉及的数学公式:是第j个簇Wij表⽰数据点i关于簇j的⾪属度SSE是误差平⽅和，也称散布，我们先计算每⼀个数据点的误差(即点到簇的欧式距离)，然后计算误差的平⽅和，他是⼀个评价指数，SSE越⼩，说明聚类的原型可以代表簇中点。
公式中的P是确定权值影响的指数，⼀般取P值为2，简单介绍就是P增⼤，划分变得越来越模糊。
模糊C均值聚类算法及实现
模糊C均值聚类算法及实现摘要：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。
本文对模糊聚类进行了概述，从理论和实验方面研究了模糊c均值聚类算法，并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。
该算法设计简单，应用范围广，但仍存在容易陷入局部极值点等问题，还需要进一步研究。
关键词：模糊c均值算法；模糊聚类；聚类分析Fuzzy c-Means Clustering Algorithm and Implementation Abstract:Fuzzy clustering is a powerful unsupervised method for the analysis of data and construction of models.This paper presents an overview of fuzzy clustering and do some study of fuzzy c-means clustering algorithm in terms of theory and experiment.This algorithm is simple in design,can be widely used,but there are still some problems in it,and therefore,it is necessary to be studied further.Key words:fuzzy c-Mean algorithm；fuzzy clustering；clustering analysis1 引言20世纪90年代以来，随着信息技术和数据库技术的迅猛发展，人们可以非常方便地获取和存储大量的数据。
但是，面对大规模的数据，传统的数据分析工具只能进行一些表层的处理，比如查询、统计等，而不能获得数据之间的内在关系和隐含的信息。
为了摆脱“数据丰富，知识贫乏”的困境，人们迫切需要一种能够智能地、自动地把数据转换成有用信息和知识的技术和工具，这种对强有力数据分析工具的迫切需求使得数据挖掘技术应运而生。
一种改进的密度加权的模糊 C 聚类算法
一种改进的密度加权的模糊 C 聚类算法
王行甫;程用远;覃启贤
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2012(000)009
【摘要】模糊 C 均值聚类算法(FCM)是一种流行的聚类算法,在许多工程领域有着广泛的应用。
密度加权的模糊 C均值算法(Density Weighted FCM)是对传统FCM 的一种改进,它可以很好的解决 FCM 对噪声敏感的问题。
但是DWFCM 与FCM 都没有解决聚类结果很大程度上依赖初始聚类中心的选择好坏的问题。
提出一种基于最近邻居节点对密度的 FCM 改进算法 Improved-DWFCM,通过最近邻居节点估计节点密度的方法解决聚类结果对初始簇中心依赖的问题。
仿真结果表明这种算法选择出来的初始聚类中心与最终结果的簇中心非常接近,大大提高了算法收敛的速度以及聚类的效果。
【总页数】4页(P221-224)
【作者】王行甫;程用远;覃启贤
【作者单位】中国科学技术大学计算机学院, 合肥 230027;中国科学技术大学计算机学院, 合肥 230027;中国科学技术大学计算机学院, 合肥 230027
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种改进的加权模糊核聚类算法 [J], 高翠芳;吴小俊
2.基于密度函数加权的模糊C均值聚类算法研究 [J], 孟海东;马娜娜;宋宇辰;徐贯东
3.一种基于密度的加权模糊均值聚类算法 [J], 李翠霞;史苇杭;李占波
4.基于密度峰值的加权犹豫模糊聚类算法 [J], 张煜;陆亿红;黄德才
5.一种模糊加权的改进层次聚类算法研究 [J], 李剑英;丁世飞;徐丽;钱钧
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关于模糊c均值聚类算法
FCM模糊c均值1、原理详解模糊c-均值聚类算法fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（FCM）。
在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。
聚类的经典例子然后通过机器学习中提到的相关的距离开始进行相关的聚类操作经过一定的处理之后可以得到相关的cluster，而cluster之间的元素或者是矩阵之间的距离相对较小，从而可以知晓其相关性质与参数较为接近C-Means Clustering：固定数量的集群。
每个群集一个质心。
每个数据点属于最接近质心对应的簇。
1.1关于FCM的流程解说其经典状态下的流程图如下所示集群是模糊集合。
一个点的隶属度可以是0到1之间的任何数字。
一个点的所有度数之和必须加起来为1。
1.2关于k均值与模糊c均值的区别k均值聚类：一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则，进行相关的必要调整优先进行优化看是经典的欧拉距离，同样可以理解成通过对于cluster的类的内部的误差求解误差的平方和来决定是否完成相关的聚类操作；模糊的c均值聚类算法：一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[0 1]区间内的任何数，提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则；这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。
两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值，模糊c均值甚至可能是鞍点。
1.2.1关于kmeans详解K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。
K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。
模糊c均值聚类算法及应用
模糊c均值聚类算法及应用随着数字化时代的到来，数据量的增加让人们变得更加注重数据分析与聚类。
相比较传统的聚类算法，模糊c 均值聚类算法在实际应用中的效果更加出色。
本文将对模糊c均值算法进行详细介绍，并且剖析其在实际应用中的优势。
一、什么是模糊c均值聚类算法模糊c均值聚类算法是一种基于物理学中的隶属度理论，来对不同种类数据进行分类的一种算法。
其基本原理是通过计算不同数据在所属类别中的隶属程度，并根据不同的权重来计算数据的均值和方差，从而实现对数据进行分类的目的。
在传统的c均值聚类算法中，所有的数据点都必须完全属于某一个类别中，而在模糊c均值聚类算法中，一个数据点可以属于多个不同的类别，且归属于每个类别的隶属度都是按照百分比计算的。
换句话说，每个数据点都有可能属于多个不同的类别，且在不同类别中的权重不同。
二、模糊c均值聚类算法的优势模糊c均值聚类算法在大量实验中都取得了理想的效果。
其优势主要有以下几个方面：1.能够适应不同数据的分布情况在聚类分析中，很多数据不是严格遵循正态分布等统计规律的，这就使得传统的c均值聚类算法很难准确分类。
然而，采用模糊c均值算法处理这些数据时，可以很好地适应多样性的数据分布。
2. 更准确地表达数据之间的联系在实际应用中，很多数据点不仅需要分类，还要进行关联性分析。
在传统的c均值聚类算法中，只能体现点与点之间的距离远近，很难准确刻画数据之间的关联关系。
而在模糊c均值聚类算法中，可以很好地给每个点进行加权处理，使得每个点被分类后能更加准确地表达和传达其所代表的信息。
3. 更加灵活的聚类动态传统的c均值聚类所表现出来的聚类动态，很难被实时地调整。
而模糊c均值聚类算法中，每个数据点都有一定的隶属度，可以更加灵活地调整聚类动态。
使用模糊c 均值求解，总是能得到的比传统c均值聚类更加的平滑，不容易受到某些噪音的干扰，更能够优化每个点的分类。
三、模糊c均值聚类算法的应用1. 人脸识别在人脸识别领域，模糊c均值算法可以有效地应用于人脸的分类和特征提取。
模糊c均值聚类算法
模糊c均值聚类算法C均值聚类算法（C-Means Clustering Algorithm）是一种常用的聚类算法，目的是将一组数据点分成若干个类群，使得同一类群内的数据点尽可能相似，不同类群之间的数据点尽可能不相似。
与K均值聚类算法相比，C均值聚类算法允许一个数据点属于多个类群。
C均值聚类算法的基本思想是随机选择一组初始聚类中心，然后通过迭代的方式将数据点分配到不同的类群，并调整聚类中心，直到满足停止条件。
算法的停止条件可以是固定的迭代次数，或者是聚类中心不再改变。
具体而言，C均值聚类算法的步骤如下：1.随机选择k个初始聚类中心，其中k是预先设定的类群数量。
2.根据欧氏距离或其他距离度量方法，计算每个数据点到每个聚类中心的距离。
3.将每个数据点分配到距离最近的聚类中心的类群。
4.根据聚类中心的分配情况，更新聚类中心的位置。
如果一个数据点属于多个类群，则根据各个类群的权重计算新的聚类中心位置。
5.重复步骤2到4，直到满足停止条件。
C均值聚类算法的优点是灵活性高，可以允许一个数据点属于多个类群。
这在一些应用场景中非常有用，例如一个商品可以属于多个类别。
然而，C均值聚类算法的缺点是计算复杂度较高，对初始聚类中心的选择敏感，以及类群数量k的确定比较困难。
为了解决C均值聚类算法的缺点，可以采用如下方法进行改进：1.使用聚类效度指标来评估聚类结果的好坏，并选择最优的聚类中心数量k。
2. 采用加速算法来减少计算复杂度，例如K-means++算法可以选择初始聚类中心，避免随机选择的可能不理想的情况。
3.对数据进行预处理，例如归一化或标准化，可以提高算法的收敛速度和聚类质量。
4.针对特定应用场景的需求，可以根据数据属性来调整聚类中心的权重计算方式，以适应特定的业务需求。
总结起来，C均值聚类算法是一种常用的聚类算法，与K均值聚类算法相比，它可以允许一个数据点属于多个类群。
然而，C均值聚类算法也存在一些缺点，例如计算复杂度高，对初始聚类中心的选择敏感等。
模糊c均值聚类算法原理详细讲解
模糊c均值聚类算法原理详细讲解模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-means clustering algorithm）是一种经典的无监督聚类算法，它在数据挖掘和模式识别领域被广泛应用。
与传统的C均值聚类算法相比，模糊C均值聚类算法允许数据点属于多个聚类中心，从而更好地处理数据点的不确定性。
本文将详细讲解模糊C均值聚类算法的原理。
模糊C均值聚类算法的目标是将数据集划分为K个聚类，其中每个聚类由一个聚类中心表示。
与C均值聚类算法类似，模糊C均值聚类算法也涉及两个步骤：初始化聚类中心和迭代更新聚类中心。
首先，需要初始化聚类中心。
在模糊C均值聚类算法中，每个数据点都被赋予属于每个聚类中心的隶属度，表示该数据点属于每个聚类的程度。
因此，需要为每个数据点初始化一个隶属度矩阵U。
隶属度矩阵U的大小是n×K，其中n是数据点的数量，K是聚类的数量。
隶属度矩阵的元素u_ij表示第i个数据点属于第j个聚类的隶属度。
接下来，需要迭代更新聚类中心。
在每次迭代中，需要计算每个数据点属于每个聚类的隶属度，并使用这些隶属度来更新聚类中心。
具体来说，对于每个数据点i和聚类中心j，可以计算其隶属度为：u_ij = (1 / ∑_(k=1)^K (d_ij / d_ik)^(2 / (m-1)))，其中d_ij表示数据点i和聚类中心j之间的距离，d_ik表示数据点i和聚类中心k之间的距离，m是模糊参数，通常取大于1的值。
然后，根据更新的隶属度计算新的聚类中心。
对于每个聚类中心j，可以计算其更新为：c_j = (∑_(i=1)^n (u_ij)^m * x_i) / ∑_(i=1)^n (u_ij)^m，其中x_i表示数据点i的坐标。
以上的迭代更新过程会一直进行，直到满足停止准则，例如隶属度矩阵U的变化小于一些阈值或达到最大迭代次数。
模糊C均值聚类算法的优点是在处理数据点的不确定性方面表现出色。
由于允许数据点属于多个聚类中心，模糊C均值聚类算法可以更好地处理数据点在不同聚类之间的模糊边界问题。
模糊 c 均值聚类算法
模糊 c 均值聚类算法模糊 c 均值聚类算法是一种常用的聚类算法，其特点是能够解决数据集中存在重叠现象的问题，适用于多类别分类和图像分割等领域。
本文将从算法原理、应用场景、优缺点等方面分析模糊c 均值聚类算法。
一、算法原理模糊 c 均值聚类算法与传统的聚类算法相似，都是通过对数据集进行聚类，使得同一类的数据样本具有相似的特征，不同类的数据样本具有不同的特征。
但是模糊c 均值聚类算法相对于传统的聚类算法而言，其对于数据集中存在重叠现象具有一定的优越性。
模糊 c 均值聚类算法的主要思想是：通过迭代计算，确定数据集的类别个数，并计算每个数据样本属于不同类别的概率值。
在此基础上，通过计算每个聚类中心的权值，并对每个数据样本属于不同类别的概率进行调整，以达到数据样本的合理分类。
二、应用场景模糊 c 均值聚类算法的应用范围较广，主要包括：1.多类别分类：在多类别分类中，不同的类别往往具有比较明显的特征区别，但是存在一些数据样本的特征存在重叠现象。
此时，模糊 c 均值聚类算法可以对这些数据样本进行合理分类。
2.图像分割：在图像分割过程中，一张图片包含了不同的对象，这些对象的特征往往具有一定的相似性。
模糊 c 均值聚类算法可以通过对这些相似的特征进行分类，实现对于图像的自动分割。
3.市场分析：在市场分析中，需要根据一定的统计规律，对市场中的产品进行分类。
模糊 c 均值聚类算法可以帮助市场研究人员实现对市场中产品的自动分析分类。
三、优缺点分析模糊 c 均值聚类算法相对于传统的聚类算法而言，其对于数据集中存在重叠现象具有一定的优越性，具体优缺点如下所示：1.优点：(1) 能够有效地解决重叠现象问题，在多类别数据分类和图像分割等领域具有比较好的应用前景。
(2) 通过迭代计算，能够实现对数据集的自动分类，自动化程度高。
2.缺点：(1) 算法的时间复杂度比较高，需要进行多次迭代计算，因此在数据量较大时，运算时间比较长。
(2) 模糊 c 均值聚类算法对于初始聚类中心的选择较为敏感，不同的聚类中心初始化可能会导致最终分类效果的不同。
模糊c均值聚类算法
模糊c均值聚类算法
模糊c均值聚类算法（Fuzzy C-Means Algorithm，简称FCM）是一种基于模糊集理论的聚类分析算法，它是由Dubes 和Jain于1973年提出的，也是用于聚类数据最常用的算法之
一。
fcm算法假设数据点属于某个聚类的程度是一个模糊
的值而不是一个确定的值。
模糊C均值聚类算法的基本原理是：将数据划分为k个
类别，每个类别有c个聚类中心，每个类别的聚类中心的模糊程度由模糊矩阵描述。
模糊矩阵是每个样本点与每个聚类中心的距离的倒数，它描述了每个样本点属于每个聚类中心的程度。
模糊C均值聚类算法的步骤如下：
1、初始化模糊矩阵U，其中每一行表示一个样本点，每
一列表示一个聚类中心，每一行的每一列的值表示该样本点属于该聚类中心的程度，U的每一行的和为
1.
2、计算聚类中心。
对每一个聚类中心，根据模糊矩阵U
计算它的坐标，即每一维特征值的均值。
3、更新模糊矩阵U。
根据每一个样本点与该聚类中心的距离，计算每一行的每一列的值，其中值越大，说明该样本点属于该聚类中心的程度就越大。
4、重复步骤2和步骤
3，直到模糊矩阵U不再变化，即收敛为最优解。
模糊C均值聚类算法的优点在于它可以在每一个样本点属于每一类的程度上，提供详细的信息，并且能够处理噪声数据，因此在聚类分析中应用十分广泛。
然而，其缺点在于计算量较大，而且它对初始聚类中心的选取非常敏感。
模糊 c 均值聚类算法
模糊 c 均值聚类算法概述模糊 c 均值聚类算法是一种基于模糊逻辑的聚类算法，其通过将每个数据点分配到不同的聚类中心来实现数据的分组。
与传统的 k-means 算法相比，模糊 c 均值聚类算法在处理数据集特征模糊和噪声干扰方面表现更好。
本文将详细介绍模糊 c 均值聚类算法的原理、优点和缺点，以及其在实际应用中的一些场景和方法。
原理模糊 c 均值聚类算法基于模糊集合理论，将每个数据点分配到不同的聚类中心，而不是像 k-means 算法一样将数据点硬性地分配到最近的聚类中心。
算法的核心是定义每个数据点属于每个聚类中心的权重，即模糊度。
具体而言，模糊 c 均值聚类算法的步骤如下：1.初始化聚类中心。
从输入数据中随机选择一些数据作为初始聚类中心。
2.计算每个数据点到每个聚类中心的距离。
可以使用欧氏距离或其他距离度量方法。
3.根据距离计算每个数据点属于每个聚类的模糊度。
模糊度是一个介于 0 和1 之间的值，表示某个数据点属于某个聚类的程度。
4.更新聚类中心。
根据数据点的模糊度重新计算每个聚类的中心位置。
5.重复步骤 2、3 和 4，直到聚类中心的位置不再发生明显变化或达到预定的迭代次数。
优点模糊 c 均值聚类算法相比传统的 k-means 算法具有以下优点：1.模糊度。
模糊 c 均值聚类算法可以为每个数据点分配一个模糊度值，这样可以更好地应对数据集中的噪声和模糊性。
而 k-means 算法仅将数据点硬性分配到最近的聚类中心。
2.灵活性。
模糊 c 均值聚类算法中的模糊度可以解释某个数据点同时属于多个聚类的情况，这在一些实际应用中可能是具有意义的。
3.鲁棒性。
模糊 c 均值聚类算法对初始聚类中心的选择相对不敏感，因此在大多数情况下能够获得较好的聚类结果。
缺点虽然模糊 c 均值聚类算法具有许多优点，但也存在一些缺点：1.计算复杂度。
模糊 c 均值聚类算法需要在每个迭代步骤中计算每个数据点与每个聚类中心的距离，这导致算法的计算复杂度较高。
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模糊 &’均值算法
设有待分类的样本集为 ! 23! %， ! !，…， ! "4!# "$% ， " 是数据
集中的元素个数， & 为样本的分类数，如果要将输入样本集 ! 划分为 ’ 个类别， 那么输入个样本分别属于 & 个类别的隶属度 可以列成下面的隶属函数矩阵 （模糊划分矩阵） ：
基金项目： 四川省应用基础研究资助项目 （编号： "![\"!]’"": ）
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点密度函数加权模糊 !"均值算法的聚类分析
刘小芳 % 曾黄麟 % 吕炳朝 !
% （四川理工学院计算机科学系， 自贡 <#5"55 ） ! （电子科技大学自动化学院， 成都 <%"":# ）
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摘 要 基于模糊 &’ 均值算法具有对数 据 集 进 行 等 划 分 趋 势 的 缺 陷 ， 文章利用数据点的密度大小作为权值， 借助数据
（+,*-） 算法 ) 加权模糊 *’均值 )$% 点密度函数的加权矩阵的计算
+,*- 算法的性能取决于加权矩阵 )! 的选取， 如 何 选 取 的值是 一般并不能确 )! +,*- 算法的关键。对于一个数据集，
切地给出每个样本的典型程度， 但当样本呈团状分布时， 根据 一般常识， 如果样本点周围有其它样本点时， 则在该样本点处 的样本分布密度就大， 则该样本点对于分类的影响就越大。因 此， 这里选取一种点密度函数作为加权矩阵的计算方法。 对于每个样本点 * !， 其点密度函数的表达式定义如下：
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时目标函数值随迭代次数变化曲线， 图中曲线变化的趋势表明
本身的分布特性， 提出了一种新的加权模糊 &’均值算法， 该方法不仅在一定程度上克服了模糊 &’均值算法的缺陷， 而且 具有良好的收敛性。 关键词 模糊 &’均值算法 点密度函数 加权 模糊聚类分析 中图分类号 J<#%
文章编号 %""!’H55%’ （!""# ） !#’""<#’"!
文献标识码 I
（6） （67%） 否则令 6#67% ， 并令 ! 5!!"6； &! 转到第三步继续进行。 理论上， 另外， 模 糊 聚 类 算 法 的 参 数 $， ’ 的 选 择 ;)<： $ 034 可 但从聚类有效性的实际出发， 以等于 (’% ， $ 034 选取远 小 于 样 本
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为验证该算法的有效性， 用 =>=?;#<数据作为验证数据， 因为
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各 8" 个样本点。数据特点为第一类数据与其它类数据离得较 远， 第二类数据与第三类数据离得较近， 而且有部分数据交叠。
,B%&(-3&： *>E+- G9 AO,,B &’7+>9E >?SGM8NC7 C>R89S ?878N>N8G9 GA +VO>? L>MN8N8G9 NM+9- AGM ->N> E+NE， > 9+W W+8SCN+AO,,B &’7+>9E >?SGM8NC7 C>E X++9 LMGLGE+- 89 NC8E L>L+M， NC>N -8ENM8XON89S -+9E8NB E8,+ GA ->N> -GN 8E M+S>M- >E W+8SCNY +- R>?O+ ， 89 R8MNO+ GA -8ENM8XON89S FC>M>FN+M8EN8F GA ->N>ZE GW9， NC+ 7+NCG- C>E 9GN G9?B NG F+MN>89 +@N+9N GR+MFG7+ ?878N>Y N8G9 GA AO,,B &’7+>9E >?SGM8NC7， XON >?EG X++9 A>RGM>X?+ FG9R+MS+9F+$ C’.D/(6%： AO,,B &’7+>9E >?SGM8NC7， -GN -+9E8NB AO9FN8G9 ， W+8SCN， AO,,B F?OEN+M89S >9>?BE8E