| 不同相似度测量方式的模糊C均值聚类分析 |
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| 引用本文： | 李中,苑津莎.不同相似度测量方式的模糊C均值聚类分析[J].计算机工程与应用,2011,47(18):17-18. |
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| 作者姓名： | 李中 苑津莎 |
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| 作者单位： | 华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定,071003 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金 |
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| 摘 要： | 聚类技术是机器学习、模式识别及数据挖掘等领域中的一个重要研究内容。采用不同相似度测量方式，应用标准模糊C均值聚类算法在UCI的三个知名数据集上完成聚类实验，从正确率和运行效率两个方面对比分析其性能，为聚类分析研究提供了有益的参考。
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| 关 键 词： | 聚类分析 模糊C均值 相似度 |
| 修稿时间： | |
Cluster analysis of fuzzy C-mean algorithm based on different similarity estimation distances |
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| LI Zhong,YUAN Jinsha.Cluster analysis of fuzzy C-mean algorithm based on different similarity estimation distances[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(18):17-18. |
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| Authors: | LI Zhong YUAN Jinsha |
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| Affiliation: | School of Electrical and Electronic Engineering,North China Electric Power University,Baoding,Hebei 071003,China |
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| Abstract: | Clustering is a key technology widely used in machine learning,pattern recognition,and data mining.Based on dif- ferent similarity estimation methods,Fuzzy C-Means（FCM） clustering simulation experiments are implemented on three UCI known data sets,test results are analyzed from both sides of accuracy and running efficiency,and it can give a valuable reference for data clustering. |
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| Keywords: | cluster analysis Fuzzy C-Means（FCM） similarity |
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