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基于样本密度的非监督动态改进FCM算法 被引量：3
1
作者 李艳川 周新华 +1 位作者 董子文 杨桢 《世界科技研究与发展》 CSCD 2016年第1期20-25,共6页
针对传统FCM算法中聚类结果对初始聚类中心敏感,分类数C依赖于先验知识确定的不足,提出了基于样本密度的非监督动态改进FCM算法。该算法基于初始样本密度确定初始聚类中心,基于模糊伪F统计量自动确定最佳分类数,实现了基于样本密度非监... 针对传统FCM算法中聚类结果对初始聚类中心敏感,分类数C依赖于先验知识确定的不足,提出了基于样本密度的非监督动态改进FCM算法。该算法基于初始样本密度确定初始聚类中心,基于模糊伪F统计量自动确定最佳分类数,实现了基于样本密度非监督状态下的动态聚类。选取瓦斯涌出量的聚类分析进行应用,应用结果表明,该算法能合理选择初始聚类中心并动态确定分类数,降低了对初始聚类中心的依赖度,提高了收敛速度和自动化程度,并能根据指标做出正确预测。 展开更多
关键词 模糊C均值算法 初始聚类中心 模糊伪f统计量 瓦斯涌出量
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目标函数聚类法最佳分类数的确定及其在地下水动态分类中的应用 被引量：2
2
作者 孙才志 《工程勘察》 CSCD 北大核心 2001年第3期29-31,共3页
本文针对常规目标函数聚类法在聚类过程中不能确定最佳分类数的缺陷 ,应用Fuzzy伪F统计来确定最佳分类数 ,并应用该方法对某河流附近的 15个观测孔的水位动态进行分类 。
关键词 目标函数聚类法 fuzzy伪f统计 地下水动态 分类
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