| 密集簇中心二次模糊聚类算法 |
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| 引用本文： | 田生文,黄明明.密集簇中心二次模糊聚类算法[J].计算机工程与设计,2007,28(2):436-439. |
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| 作者姓名： | 田生文 黄明明 |
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| 作者单位： | 鲁东大学计算机科学与技术学院 山东烟台264025(田生文)，青岛朗讯科技有限公司 山东青岛266071(黄明明) |
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| 摘 要： | 针对模糊C-均值聚类算法偏好发现球形簇,以及对孤立点非常敏感的问题,提出了密集簇中心二次模糊聚类算法,其中引入聚类有效性度量函数,并进行了有效的孤立点处理,最终的模糊簇由多个代表点共同表示,故算法可有效发现数据集中的自然簇数目,对簇的大小和形状没有偏好性,且在孤立点的处理上具有较好的健壮性.另外,随机采样过程方便地实现了上述算法在大型数据集上的扩展;与模糊C-均值聚类算法的实验结果比较也表明了该算法的优越性.
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| 关 键 词： | 模糊聚类 聚类有效性 密集簇 多代表点 随机采样 簇中心 模糊聚类算法 clusters dense based clustering algorithm 结果比较 实验 扩展 过程 随机采样 健壮性 点处理 偏好性 形状 大小 簇数 数据集 代表点 度量函数 |
| 文章编号： | 1000-7024（2007）02-0436-04 |
| 修稿时间： | 2006-03-01 |
Secondly fuzzy clustering algorithm based on centers of dense clusters |
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| TIAN Sheng-wen,HUANG Ming-ming.Secondly fuzzy clustering algorithm based on centers of dense clusters[J].Computer Engineering and Design,2007,28(2):436-439. |
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| Authors: | TIAN Sheng-wen HUANG Ming-ming |
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| Affiliation: | 1. School of Computer Science and Technology, Ludong University, Yantai 264025, China; 2. Qingdao Lucent Technology Limited Compang, Qingdao 266071, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fuzzy clustering clustering validity dense clusters representative points random sampling |
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