| 改进的模糊C-均值聚类算法研究 |
| |
| 引用本文： | 齐淼,张化祥.改进的模糊C-均值聚类算法研究[J].计算机工程与应用,2009,45(20):133-135. |
| |
| 作者姓名： | 齐淼 张化祥 |
| |
| 作者单位： | 山东师范大学,信息科学与工程学院,济南,250014 |
| |
| 基金项目： | 山东省中青年科学家科研奖励基金(博士基金)，山东省高新技术自主创新工程专项计划，山东省自然科学基金，山东省科技攻关计划，山东省教育厅科技计划项目 |
| |
| 摘 要： | 为解决模糊C-均值(FCM)聚类算法对噪声和孤立点数据敏感、样本分布不均衡的问题,提出了具体的改进和提高的方法:改进隶属度函数,以消除孤立点对聚类结果的影响;为每个样本点赋予一个定量的权值,以区分不同的样本点对于知识发现的不同作用,改善噪音和分布不均衡的样本集的聚类结果。实验结果表明该算法具有更好的健壮性和聚类效果。
|
| 关 键 词： | 模糊C-均值 权值 聚类 |
| 收稿时间： | 2008-10-9 |
| 修稿时间： | 2008-12-25
|
Research on modified fuzzy C-means clustering algorithm |
| |
| QI Miao,ZHANG Hua-xiang.Research on modified fuzzy C-means clustering algorithm[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(20):133-135. |
| |
| Authors: | QI Miao ZHANG Hua-xiang |
| |
| Affiliation: | QI Miao,ZHANG Hua-xiang College of Information Science , Engineering,Sh,ong Normal University,Jinan 250014,China |
| |
| Abstract: | The fuzzy C-means clustering algorithm has the shortages including its sensitivity for data of outlier and noise and its distributed imbalanced samples,this paper presents an improved algorithm:By improving the subject function,the impacts of outlier are eliminated,and in order to differentiate the different effects of different samples for knowledge discovery,every sample holds a quantificational weight to improve clustering results of noise and distributed imbalanced samples.The experimental results show ... |
| |
| Keywords: | Fuzzy C-Means（FCM） weights clustering |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《计算机工程与应用》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机工程与应用》下载全文 |
|
