| 基于初始聚类中心选取的改进FCM聚类算法 |
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| 引用本文： | 张慧哲,王坚.基于初始聚类中心选取的改进FCM聚类算法[J].计算机科学,2009,36(6):206-209. |
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| 作者姓名： | 张慧哲 王坚 |
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| 作者单位： | 同济大学CIMS研究中心,上海,201804 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)，国家科技支撑计划，上海市社会发展重大专项项目，上海市基础研究重点项目，上海市科技发展基金重点项目，上海市登山行动计划项目 |
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| 摘 要： | 针对模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法聚类效果往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小的问题,提出了一种改进的模糊C均值聚类算法.算法给出了一种简洁快速的初始聚类中心的选取规则,并根据聚类中心的分离特性改进了目标函数,从而使获得的聚类结果为全局最优.仿真结果证明新算法与传统FCM方法相比,迭代次数少,准确率高,同时也更加适用于样本数据分类不均衡的聚类问题.
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| 关 键 词： | 聚类 FCM聚类 目标函数 初始聚类中心 分离度 |
| 收稿时间： | 2008/7/28 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2008/10/8 0:00:00 |
Improved Fuzzy C Means Clustering Algorithm Based on Selecting Initial Clustering Centers |
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| ZHANG Hui-zhe WANG Jian.Improved Fuzzy C Means Clustering Algorithm Based on Selecting Initial Clustering Centers[J].Computer Science,2009,36(6):206-209. |
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| Authors: | ZHANG Hui-zhe WANG Jian |
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| Affiliation: | CIMS Research Center;Tongji University;Shanghai 201804;China |
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| Abstract: | This paper proposed an improved FCM algorithm aiming at many problems in Fuzzy C Means algorithm,such as being sensitive to initial conditions,usually leading to local minimum results.The new algorithm can obtain global optimal solutions through a new simple and efficient select rule of the initial cluster centers,furthermore alternating optimization in terms of a novel separable criterion.By comparative testing with custom FCM,the new algorithms not only have fewer numbers of iterations and have higher acc... |
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| Keywords: | Clustering Fuzzy C mean clustering Objective function Initial cluster centers Separative degree |
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