刘坤朋
- 作品数：3 被引量：22H指数：2
- 供职机构：长沙理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省教育厅重点项目湖南省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进的模糊C均值聚类算法被引量：20
- 2009年
- 把自适应的策略与传统的模糊C均值聚类算法结合起来,形成新的模糊聚类算法。在不影响收敛速度的情况下,它能够很好解决局部最优以及对初始值敏感的问题。以UCI机器学习数据库中的两组数据集为研究对象,实验结果表明,它的精确度与自适应免疫聚类算法相当,能够得到准确的簇的数目,并且它的收敛速度更快,这对于如今网络数据的高速变化来说,该方法显得更为重要。
- 刘坤朋罗可
- 关键词：模糊C均值聚类自适应
- 数据挖掘中聚类算法的研究
- 随着信息技术的迅速发展，人们积累了大量的数据。如何从这些冗余数据中提出对人们有用的信息就成了如今亟需要解决的问题。数据挖掘技术就在这种背景下应运而生，并且发展了几年就已经成为目前数据库和信息决策领域最为热门的课题和方向之...
- 刘坤朋
- 关键词：数据挖掘聚类算法收敛速度层次聚类
- 改进的模糊C均值聚类算法
- 把自适应的策略与传统的模糊C均值聚类算法结合起来,形成新的模糊聚类算法.在不影响收敛速度的情况下,它能够很好解决局部最优以及对初始值敏感的问题.以UCI机器学习数据库中的两组数据集为研究对象,实验结果表明,它的精确度与自...
- 刘坤朋罗可
- 关键词：模糊C均值聚类数据库收敛速度
- 文献传递
