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题名一种改进的模糊聚类算法
被引量：7
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作者
周红芳
宋姣姣
罗作民
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机构
西安理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期1277-1279,共3页
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基金
国家863计划项目(2007AA010305)
陕西省自然科学基础研究计划项目(SJ08-ZT14
+2 种基金
SJ08-ZT15)
陕西省教育厅科学研究计划资助项目(06JK229
09JK638)
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文摘
传统模糊聚类算法如模糊C-均值(FCM)算法中,用户必须预先指定聚类类别数C,且目标函数收敛速度过慢。为此,将粒度分析原理应用在FCM算法中,提出了基于粒度原理确定聚类类别数的方法,并采用密度函数法初始化聚类中心。实验结果表明,改进后的聚类算法能够得到合理有效的聚类数目,并且与随机初始化相比,迭代次数明显减少,收敛速度明显加快。
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关键词
模糊C-均值
粒度分析原理
耦合度
分离度
密度函数
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Keywords
Fuzzy C-Means （FCM）
granular analysis principle
coupling degree
separating degree
density function
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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