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| K-近邻估计协同系数的协同模糊C均值算法 | |
| 作者单位： | ;1.空军工程大学防空反导学院 |
| 摘 要： | 针对现有协同模糊C均值算法(CFC)的协同系数不能充分描述数据子集间协同关系的问题,提出K-近邻估计协同系数的协同模糊C均值算法(β_K-CFC)。用模糊C均值算法(FCM)求出各数据子集的隶属度和聚类中心;其次设定近邻数,求出子集在各聚类中心处的密度,形成密度矩阵;根据密度矩阵的相关性设定变化的协同系数;最后用变化的协同系数进行协同聚类。实验证明K-近邻估计协同系数的协同模糊C均值算法(β_K-CFC)能够充分描述数据子集间的协同关系,聚类性能较好。 |
| 关 键 词： | K-近邻 密度 模糊C均值 协同系数 |
Novel collaboration fuzzy C-means algorithm with K-nearest neighbor method determined Collaboration Coefficient |
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| Keywords: | |