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广义可能性C均值聚类算法
被引量：
2
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作者
文传军
汪庆淼
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第5期1015-1018,共4页
可能性C均值聚类算法(PCM)中模糊加权指标m要求大于1,通过对PCM算法的分析讨论,将PCM算法中模糊加权指标m设置为多个独立变量,且将其取值范围进行了扩展,称之为广义可能性C均值聚类(GPCM)。GPCM从理论上分析了加权指标m的扩展取值范围,...
可能性C均值聚类算法(PCM)中模糊加权指标m要求大于1,通过对PCM算法的分析讨论,将PCM算法中模糊加权指标m设置为多个独立变量,且将其取值范围进行了扩展,称之为广义可能性C均值聚类(GPCM)。GPCM从理论上分析了加权指标m的扩展取值范围,并利用粒子群算法(PSO)对样本模糊隶属度进行估计。GPCM算法突破了PCM算法对参数m的约束。仿真实验验证了所提算法的有效性。
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关键词
模糊
C均值聚类
可能性C均值聚类
加权指数
模糊判决准则
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职称材料
题名
广义可能性C均值聚类算法
被引量：
2
1
作者
文传军
汪庆淼
机构
常州工学院理学院
苏州大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第5期1015-1018,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61170126)
常州工学院校级课题资助项目(YN1305)
文摘
可能性C均值聚类算法(PCM)中模糊加权指标m要求大于1,通过对PCM算法的分析讨论,将PCM算法中模糊加权指标m设置为多个独立变量,且将其取值范围进行了扩展,称之为广义可能性C均值聚类(GPCM)。GPCM从理论上分析了加权指标m的扩展取值范围,并利用粒子群算法(PSO)对样本模糊隶属度进行估计。GPCM算法突破了PCM算法对参数m的约束。仿真实验验证了所提算法的有效性。
关键词
模糊
C均值聚类
可能性C均值聚类
加权指数
模糊判决准则
Keywords
fuzzy C-means clustering
possibilistic C-means clustering
weighting exponent
fuzzy de-cision criterion
分类号
TP391 [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
广义可能性C均值聚类算法
文传军
汪庆淼
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015
2
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