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题名基于中点密度函数的模糊聚类算法
被引量：6
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作者
周跃跃
胡婕
苏涛
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机构
湖北大学计算机与信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第1期150-153,170,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61202100)~~
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文摘
针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法初始聚类中心不确定,且需要人为预先设定聚类类别数,从而导致结果不准确的问题,提出了一种基于中点密度函数的模糊聚类算法。首先,结合逐步回归思想作为初始聚类中心选取的方法,避免收敛结果陷入局部循环;其次,确定可能的聚类类别数目;最后,对结果进行重叠度和分离度的模糊聚类有效性指标判定,确定最佳的聚类类别数。实验证明该算法与原改进C-均值聚类算法相比,减少了迭代次数,平均准确率提高了12%。实验结果表明该算法能够减少聚类的处理时间,并在平均准确率和聚类性能指标上优于对比算法。
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关键词
模糊C-均值
中点法
类集密度函数法
逐步回归思想
有效性指标
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Keywords
Fuzzy C-Means（FCM）
midpoint method
class set density function method
stepwise regression thought
validity index
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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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