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基于对应分析的冗余模糊C均值聚类算法研究
被引量：
8
1
作者
曾山
同小军
+1 位作者
桑农
李
蓉
烨
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期107-111,132,共6页
针对模糊C均值聚类(FCM)算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法,即先将大簇或者延伸形状的簇(非凸)采用加权FCM算法分割成多个小类(冗余类),从而规避FCM算法对初始聚类中...
针对模糊C均值聚类(FCM)算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法,即先将大簇或者延伸形状的簇(非凸)采用加权FCM算法分割成多个小类(冗余类),从而规避FCM算法对初始聚类中心敏感的弱点.由于隶属度划分矩阵的元素是每个样本隶属于各冗余类的隶属度值,因此将其作为各冗余类的类特征,通过对应分析得到冗余类的新特征,再次采用加权FCM算法进行冗余类合并,最后达到分类效果.以代表曲线分割和曲面分割分类问题的3个典型数据集为算例,结果表明该方法能够识别不规则的簇,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的缺陷.
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关键词
模糊C均值聚类算法
对应分析
加权FCM算法
模糊隶属度矩阵
类间分离度
类内紧缩度
原文传递
题名
基于对应分析的冗余模糊C均值聚类算法研究
被引量：
8
1
作者
曾山
同小军
桑农
李
蓉
烨
机构
华中科技大学图像识别与人工智能研究所
武汉工业学院数理科学系
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期107-111,132,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61072143)
文摘
针对模糊C均值聚类(FCM)算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点,提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法,即先将大簇或者延伸形状的簇(非凸)采用加权FCM算法分割成多个小类(冗余类),从而规避FCM算法对初始聚类中心敏感的弱点.由于隶属度划分矩阵的元素是每个样本隶属于各冗余类的隶属度值,因此将其作为各冗余类的类特征,通过对应分析得到冗余类的新特征,再次采用加权FCM算法进行冗余类合并,最后达到分类效果.以代表曲线分割和曲面分割分类问题的3个典型数据集为算例,结果表明该方法能够识别不规则的簇,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的缺陷.
关键词
模糊C均值聚类算法
对应分析
加权FCM算法
模糊隶属度矩阵
类间分离度
类内紧缩度
Keywords
fuzzy C-means clustering algorithm
correspondence analysis
weighted fuzzy C-meansclustering algorithm
fuzzy membership matrix
inter-class separation
intra-class con-traction
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于对应分析的冗余模糊C均值聚类算法研究
曾山
同小军
桑农
李
蓉
烨
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
8
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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