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安徽省自然科学基金(KJ2011Z070)

作品数：1 被引量：1H指数：1
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇理学

主题

  • 1篇质心
  • 1篇数据分区
  • 1篇模糊C均值聚...
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇均值聚类
  • 1篇均值聚类算法

机构

  • 1篇安徽科技学院

作者

  • 1篇王传安
  • 1篇宋雪亚
  • 1篇贾丙静

传媒

  • 1篇淮阴师范学院...

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
模糊C均值聚类算法的改进研究被引量：1
2011年
模糊C均值聚类算法(FCM)是一种比较有代表性的模糊聚类算法,主要是通过迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,使目标函数值达到最小.FCM算法还有很多缺陷和不足,其中最主要的就是选取不同的初始中心,会得到不同的聚类结果,影响到聚类的稳定性和准确率.本文对要聚类的数据集采用数据分区技术进行预处理,根据物质质心的定义及质心运动原理,计算每个数据分区的质心做为FCM聚类的初始聚类中心.实验结果表明,改进后的算法FCM能够降低迭代次数和运行时间,得到比较稳定的聚类结果.
贾丙静王传安宋雪亚
关键词：模糊C均值聚类算法数据分区质心
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共1页<1>
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