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一种基于模糊C均值的新分类算法
被引量：
4
1
作者
刘杰
刘大有
金弟
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期795-799,共5页
以两种初始化类中心的选择算法为基础,对传统聚类算法模糊C均值算法进行改进,提出一种基于模糊C均值的新分类算法NFCM,解决了数据分类问题,并采用UCI上的标准数据集中多个常用数据集进行实验测试,实验结果表明,对于UCI上标准数据集的常...
以两种初始化类中心的选择算法为基础,对传统聚类算法模糊C均值算法进行改进,提出一种基于模糊C均值的新分类算法NFCM,解决了数据分类问题,并采用UCI上的标准数据集中多个常用数据集进行实验测试,实验结果表明,对于UCI上标准数据集的常用数据具有较好的分类结果.
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关键词
分类
模糊
c
均值
kNN划分
新的模糊c均值算法
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职称材料
题名
一种基于模糊C均值的新分类算法
被引量：
4
1
作者
刘杰
刘大有
金弟
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期795-799,共5页
基金
国家自然科学基金(批准号:60873148
60573073)
文摘
以两种初始化类中心的选择算法为基础,对传统聚类算法模糊C均值算法进行改进,提出一种基于模糊C均值的新分类算法NFCM,解决了数据分类问题,并采用UCI上的标准数据集中多个常用数据集进行实验测试,实验结果表明,对于UCI上标准数据集的常用数据具有较好的分类结果.
关键词
分类
模糊
c
均值
kNN划分
新的模糊c均值算法
Keywords
c
lassifi
c
ation
fuzzy
c
-means
kNN partition
NF
c
M
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于模糊C均值的新分类算法
刘杰
刘大有
金弟
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2009
4
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