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核模糊C均值算法的聚类有效性研究
引用本文:普运伟,金炜东,朱明,胡来招.核模糊C均值算法的聚类有效性研究[J].计算机科学,2007,34(2):207-210.
作者姓名:普运伟  金炜东  朱明  胡来招
作者单位:1. 西南交通大学信息科学与技术学院,成都,610031;电子对抗国防科技重点实验室,成都,610036;昆明理工大学计算中心,昆明650093
2. 西南交通大学信息科学与技术学院,成都,610031
3. 西南交通大学信息科学与技术学院,成都,610031;电子对抗国防科技重点实验室,成都,610036
4. 电子对抗国防科技重点实验室,成都,610036
基金项目:国家自然科学基金 , 国家电子对抗技术预研基金
摘    要:针对核模糊C均值聚类(Kemelized Fuzzy C-Means,KFCM)算法的有效性评价,以核非线性映射为工具,将原空间中的六个著名有效性指标推广到高维特征空间,得到其对应的核化形式,并通过数值比较实验考察这些核化指标的性能及其对高斯核宽度β和模糊指数m的敏感特性。结果表明,在所考察的指标中,著名的Xie-Beni指标VXB及其改进指标VK的核化版本具有最好的性能和可靠性,可优先作为KFCM聚类算法的有效性准则。

关 键 词:核聚类  核模糊C均值  聚类有效性  最佳聚类数

On Cluster Validity for Kernelized Fuzzy C-Mean Algorithm
PU Yun-Wei,JIN Wei-Dong,ZHU Ming,HU Lai-Zhao.On Cluster Validity for Kernelized Fuzzy C-Mean Algorithm[J].Computer Science,2007,34(2):207-210.
Authors:PU Yun-Wei  JIN Wei-Dong  ZHU Ming  HU Lai-Zhao
Abstract:
Keywords:Kernel clustering  Fuzzy c-means  Cluster validity  Optimal number of clusters
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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