| 基于核的模糊聚类算法 |
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| 引用本文： | 蔡卫菊,张颖超. 基于核的模糊聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2006, 42(18): 173-175 |
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| 作者姓名： | 蔡卫菊 张颖超 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学,南京,210044;南京信息工程大学,南京,210044 |
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| 摘 要： | 在聚类分析中,模糊c-均值算法是应用最广泛的聚类算法之一,针对该算法对初始化敏感,容易陷入局部极小点的缺点,论文提出了一种基于核的模糊聚类算法。在算法中将核方法与模糊可能性算法相结合,将模糊c-均值算法结果作为初始中心,放松了对隶属度归一化的条件,对噪声有更好的处理能力。IRIS数据和人造数据的实验结果表明该算法的有效性。
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| 关 键 词： | 模糊聚类 核方法 模糊c-均值算法 可能c-均值算法 |
| 文章编号： | 1002--8331-（2006）18-0173-03 |
| 收稿时间： | 2005-09-01 |
| 修稿时间： | 2005-09-01 |
A Fuzzy Clustering Algorithm Based on Kernel Method |
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| Cai Weiju,Zhang Yingchao. A Fuzzy Clustering Algorithm Based on Kernel Method[J]. Computer Engineering and Applications, 2006, 42(18): 173-175 |
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| Authors: | Cai Weiju Zhang Yingchao |
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| Abstract: | In cluster analysis,Fuzzy c-Means(FCM) algorithm is one of the most widely used methods.We present a kernel-based Fuzzy clustering algorithm for the sensitiveness to initialization and probability of falling into local optimum.The new KPCM integrates the Mercer kernel function and PCM algorithm,initialized with the results of FCM algorithm,without normalization,have the ability of dealing with noisy data.The experiment with IRIS data and synthetic data illustrates the effectiveness of the new algorithm. |
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| Keywords: | Fuzzy clustering kernel method Fuzzy c-means algorithm possibilistic c-means algorithm |
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