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基于退火的状态转移式模糊C-均值聚类算法
1
作者
李霞
卢宗庆
谢维信
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2002年第1期86-88,102,共4页
传统的模糊C -均值 (FCM)聚类是一种基于梯度下降的优化算法 ,该方法对初始化较敏感 ,且易陷入局部极小。借用模拟退火中系统温度的概念 ,提出基于退火的状态转移式模糊C -均值聚类方法 ,利用温度来控制类别中心的选取概率。实验结果表...
传统的模糊C -均值 (FCM)聚类是一种基于梯度下降的优化算法 ,该方法对初始化较敏感 ,且易陷入局部极小。借用模拟退火中系统温度的概念 ,提出基于退火的状态转移式模糊C -均值聚类方法 ,利用温度来控制类别中心的选取概率。实验结果表明 ,该方法可克服系统对数据集及初始解的敏感度 ,且能尽量避免陷入局部极小 ,而获得质量更优的解。
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关键词
聚类分析
模糊算法
退火算法
状态转移式
模糊C-均值聚类算法
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职称材料
题名
基于退火的状态转移式模糊C-均值聚类算法
1
作者
李霞
卢宗庆
谢维信
机构
深圳大学信息工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2002年第1期86-88,102,共4页
基金
广东省自然科学基金资助课题 ( 994185 )
文摘
传统的模糊C -均值 (FCM)聚类是一种基于梯度下降的优化算法 ,该方法对初始化较敏感 ,且易陷入局部极小。借用模拟退火中系统温度的概念 ,提出基于退火的状态转移式模糊C -均值聚类方法 ,利用温度来控制类别中心的选取概率。实验结果表明 ,该方法可克服系统对数据集及初始解的敏感度 ,且能尽量避免陷入局部极小 ,而获得质量更优的解。
关键词
聚类分析
模糊算法
退火算法
状态转移式
模糊C-均值聚类算法
Keywords
Clustering analysis
Fuzzy algorithm
Simulated
Annealing
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于退火的状态转移式模糊C-均值聚类算法
李霞
卢宗庆
谢维信
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2002
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