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| 一种改进隶属度函数的FCM聚类算法 | |
| 引用本文： | 肖满生,文志诚,张居武,汪新凡.一种改进隶属度函数的FCM聚类算法[J].控制与决策,2015,30(12):2270-2274. |
| 作者姓名： | 肖满生 文志诚 张居武 汪新凡 |
| 作者单位： | 湖南工业大学a. 科技学院，b. 计算机与通信学院，湖南株洲412008. |
| 基金项目： | 湖南省自然科学基金项目(2015JJ2047, 13JJ9031)；湖南工业大学自然科学基金项目(2014HZX29)；湖南省教育厅项目(12C0074). |
| 摘 要： | 传统模糊??-均值(FCM) 算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件, 从而导致算法对噪声和孤立点敏感, 对非均衡分布样本的聚类有效性降低. 针对该问题, 提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法, 通过放松归一化条件, 推导出新的隶属度划分公式, 并在聚类过程中不断进行隶属度修正, 从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的. 最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性. |
| 关 键 词： | 模糊??-均值|隶属度约束|噪声样本|有效性 |
| 收稿时间： | 2014/11/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/1/12 0:00:00 |
An FCM clustering algorithm with improved membership function |
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| XIAO Man-sheng WEN Zhi-cheng ZHANG Ju-wu WAN Xin-fan.An FCM clustering algorithm with improved membership function[J].Control and Decision,2015,30(12):2270-2274. | |
| Authors: | XIAO Man-sheng WEN Zhi-cheng ZHANG Ju-wu WAN Xin-fan |
| Abstract: | |
| Keywords: | fuzzy ??-means|membership constraint|noise sample|validity |
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