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二型模糊C均值聚类算法及其应用
被引量：
3
1
作者
杨昔阳
于福生
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第5期372-376,共5页
提出一种简化的、带有确认程度的隶属度的二型模糊集,利用其设计二型FCM聚类算法,推导出其迭代求解公式。研究发现,二型FCM算法的目标函数和迭代求解公式是原有FCM算法的推广,数学表达简洁。在人工数据集和黄瓜数据集上的应用表明,该算...
提出一种简化的、带有确认程度的隶属度的二型模糊集,利用其设计二型FCM聚类算法,推导出其迭代求解公式。研究发现,二型FCM算法的目标函数和迭代求解公式是原有FCM算法的推广,数学表达简洁。在人工数据集和黄瓜数据集上的应用表明,该算法可以通过确认程度的影响,得到更加精确的FCM算法聚类中心的位置,可有效甄别出异常点,说明算法的有效性。
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关键词
二型模糊集
模糊聚类
确认程度
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题名
二型模糊C均值聚类算法及其应用
被引量：
3
1
作者
杨昔阳
于福生
机构
泉州师范学院智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室
北京师范大学数学科学学院
出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第5期372-376,共5页
基金
福建省教育厅科技项目(JK2013037
JA12273)
泉州市科技计划(2012Z103)
文摘
提出一种简化的、带有确认程度的隶属度的二型模糊集,利用其设计二型FCM聚类算法,推导出其迭代求解公式。研究发现,二型FCM算法的目标函数和迭代求解公式是原有FCM算法的推广,数学表达简洁。在人工数据集和黄瓜数据集上的应用表明,该算法可以通过确认程度的影响,得到更加精确的FCM算法聚类中心的位置,可有效甄别出异常点,说明算法的有效性。
关键词
二型模糊集
模糊聚类
确认程度
Keywords
type-2 fuzzy set
FCM
confirmation degree
分类号
O231 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
二型模糊C均值聚类算法及其应用
杨昔阳
于福生
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015
3
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