| 模糊核聚类的自适应算法 |
| |
| 引用本文： | 李 侃,刘玉树.模糊核聚类的自适应算法[J].控制与决策,2004,19(5):595-597. |
| |
| 作者姓名： | 李 侃 刘玉树 |
| |
| 作者单位： | 北京理工大学,计算机科学与工程系,北京,100081 |
| |
| 基金项目： | 国防预研项目 (114 0 5 0 2 0 2 ) . |
| |
| 摘 要： | 针对模糊聚类算法在样本特征不明显时不能取得很好的聚类效果，以及现有的模糊聚类算法需要事先确定聚类数，随机性强、容易陷入局部最优等弱点，将核函数和有效性函数引入到模糊聚类中，提出了模糊核聚类的自适应算法,此方法在性能上比经典的聚类算法有了较大的改进,取得了更好的聚类效果,实验结果证实了该方法的有效性和可行性.
|
| 关 键 词： | 模糊C均值 Mercer核 特征空间 有效性函数 |
| 文章编号： | 1001-0920(2004)05-0595-03 |
| 修稿时间： | 2003年3月20日 |
Fuzzy kernel clustering self-adaptive algorithm |
| |
| LI Kan,LIU Yu-shu.Fuzzy kernel clustering self-adaptive algorithm[J].Control and Decision,2004,19(5):595-597. |
| |
| Authors: | LI Kan LIU Yu-shu |
| |
| Abstract: | Kernel function and validity measure function are introduced to the fuzzy clustering algorithm, and fuzzy kernel clustering self-adaptive algorithm is proposed. The algorithm owns better performance than classical clustering algorithms. Experiment results show the feasibility and effectiveness of the fuzzy kernel clustering self-adaptive algorithm. |
| |
| Keywords: | fuzzy C-means Mercer kernel feature space validity measure function |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《控制与决策》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《控制与决策》下载全文 |
