| 一种改进的模糊聚类算法研究 |
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| 引用本文： | 罗琪.一种改进的模糊聚类算法研究[J].科技信息,2011(33):15-16. |
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| 作者姓名： | 罗琪 |
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| 作者单位： | 渭南师范学院数学与信息科学学院网络技术研究所; |
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| 基金项目： | 陕西省教育厅科研项目(2010JK534); 渭南师范学院科研项目(10YKZ059);渭南师范学院科研项目(11YKS019) |
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| 摘 要： | 本文研究了模糊聚类方法,针对模糊C-均值(Fuzzy C-means Method,FCM)算法的不足,提出新的初始化算法方法,将其应于模糊聚类数目的初始化,结合近似K中心对FCM算法进行改进。实验表明,改进后的FCM算法要有效避免了聚类结果的局部最优,有较好的抗噪能力,从而提高模糊聚类性能和可靠性。
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| 关 键 词： | 模糊聚类 隶属度 模糊C-均值 近似K中心 |
An Improved Fuzzy Clustering Algorithm |
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| Abstract: | This paper deals with the fuzzy clustering,analyses the fuzzy C-means method.A new initialization algorithm is proposed to overcome the shortcomings of FCM that clustering number should be determined beforehand.In combination with the new initialization algorithm and Approximated K-medians,this paper introduces an improved fuzzy clustering algorithm.The result of emulation examinations shows that the algorithm has advantages,such as avoiding local optima,robust to noise.Accordingly it can improve the perfor... |
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| Keywords: | Fuzzy cluster Membership degree Fuzzy C-means Approximated K-medians |
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