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FCM算法的改进及仿真实验研究
被引量：
16
1
作者
吕晓燕
罗立民
李祥生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第20期144-146,164,共4页
针对FCM原型算法的不足,提出一种新的改进方法,并进行仿真实验研究。利用主成分分析方法对原始数据集的指标进行筛选,应用Relief算法对入选指标计算权重。在此基础上,对FCM算法进行了改进。应用模糊划分系数F(CR)和平均模糊熵H(CR)这两...
针对FCM原型算法的不足,提出一种新的改进方法,并进行仿真实验研究。利用主成分分析方法对原始数据集的指标进行筛选,应用Relief算法对入选指标计算权重。在此基础上,对FCM算法进行了改进。应用模糊划分系数F(CR)和平均模糊熵H(CR)这两个指标对算法的性能进行了评价。仿真实验结果表明,改进后的FCM算法对样本集数据的分类符合率达到了91.5%,其模糊划分系数F(CR)和平均模糊熵HC(R)分别为0.924和-0.062。改进后的FCM算法分类性能优于FCM原型算法,在应用中可以取得更好的效果。
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关键词
模糊
C均值算法
主成分分析
RELIEF算法
模糊划分系数
平均
模糊
熵
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职称材料
题名
FCM算法的改进及仿真实验研究
被引量：
16
1
作者
吕晓燕
罗立民
李祥生
机构
山西医科大学计算中心
东南大学计算机科学与工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第20期144-146,164,共4页
基金
山西省"十一五"规划课题(No.GH-06211)
山西医科大学青年基金
文摘
针对FCM原型算法的不足,提出一种新的改进方法,并进行仿真实验研究。利用主成分分析方法对原始数据集的指标进行筛选,应用Relief算法对入选指标计算权重。在此基础上,对FCM算法进行了改进。应用模糊划分系数F(CR)和平均模糊熵H(CR)这两个指标对算法的性能进行了评价。仿真实验结果表明,改进后的FCM算法对样本集数据的分类符合率达到了91.5%,其模糊划分系数F(CR)和平均模糊熵HC(R)分别为0.924和-0.062。改进后的FCM算法分类性能优于FCM原型算法,在应用中可以取得更好的效果。
关键词
模糊
C均值算法
主成分分析
RELIEF算法
模糊划分系数
平均
模糊
熵
Keywords
Fuzzy C -Means （FCM） algorithm
principal component analysis
Relief algorithm
fuzzy partition coefficient
average fuzzy entropy
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
FCM算法的改进及仿真实验研究
吕晓燕
罗立民
李祥生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
16
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