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一种由FCM算法推导出的隶属函数研究
引用本文:李春芳,刘连忠,陆震. 一种由FCM算法推导出的隶属函数研究[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(32): 129-131. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.32.038
作者姓名:李春芳  刘连忠  陆震
作者单位:北京航空航天大学,自动化科学与电气工程学院,北京,100083;河北体育学院,网络中心,石家庄,050041;北京航空航天大学,计算机学院,北京,100083;北京航空航天大学,自动化科学与电气工程学院,北京,100083
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:分析了Fuzzy C-Means算法中模糊指标m→1+m→∞对隶属函数的模糊控制作用,据此提出一种带模糊指标的隶属函数,具有性质:(1)一个数据点对各个模式的隶属度和为1;(2)模糊指标m控制模糊程度。使用Iris数据集对样板法中新旧两种隶属函数做了实验对比。

关 键 词:聚类  FCM算法  隶属函数  模糊指标
收稿时间:2007-12-10
修稿时间:2008-3-6 

Study on membership function deduced from FCM algorithm
LI Chun-fang,LIU Lian-zhong,LU Zhen. Study on membership function deduced from FCM algorithm[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(32): 129-131. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.32.038
Authors:LI Chun-fang  LIU Lian-zhong  LU Zhen
Affiliation:1.School of Automation and Electrical Engineering,Beihang University,Beijing 100083,China 2.School of Computer,Beihang University,Beijing 100083,China 3.Network Center,Hebei Institute of Physical Education,Shijiazhuang 050041,China
Abstract:Analyzed the diversification of membership function of FCM algorithm when fuzzy exponent m→1+ and m→∞,and proposed a membership function with fuzzy exponent m,which has two features:(1)the sum of memberships for one point to all patterns equals 1;(2)m controls the fuzzy degree.A contrastive experiment with Iris illustrated the conclusion in model method.
Keywords:clustering  Fuzzy C-Means (FCM) algorithm  membership function  fuzzy exponent
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