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基于模糊逻辑的K-means算法研究
被引量：
2
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作者
陈苏蓉
朱晓辉
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2012年第12期155-159,共5页
K-means算法的基本思想是通过迭代方法把所有的元素都唯一聚类到不同的簇中,使得同一簇中的质点具有最小相异度,不同簇间的元素具有最大相异度。但是,这种聚类方法使得那些属于不同簇的交叉区域中的质点也被简单地聚类到了某个簇中,因...
K-means算法的基本思想是通过迭代方法把所有的元素都唯一聚类到不同的簇中,使得同一簇中的质点具有最小相异度,不同簇间的元素具有最大相异度。但是,这种聚类方法使得那些属于不同簇的交叉区域中的质点也被简单地聚类到了某个簇中,因此无法表达某些元素的跨簇特性。本文提出了基于模糊逻辑的K-means算法,利用模糊逻辑来计算不同簇交叉区域中质点属于某个簇的权重,在获得聚类结果的同时可以有效描述质点的跨簇特性。实验结果表明该算法是有效的。
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关键词
模糊逻辑
K-MEANS算法
跨簇特性
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职称材料
题名
基于模糊逻辑的K-means算法研究
被引量：
2
1
作者
陈苏蓉
朱晓辉
机构
南通大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2012年第12期155-159,共5页
基金
南通市基础应用研究项目(K2010067
BK2011072)
+4 种基金
江苏省科技厅应用研究项目(BC2010122)
江苏省高校科研成果产业化推进项目(JHB2011-45)
江苏省"六大人才高峰"项目(2010-WLW-006)
南通市重大科技创新专项计划项目(XA2008004)
江苏高校优势学科建设工程资助项目
文摘
K-means算法的基本思想是通过迭代方法把所有的元素都唯一聚类到不同的簇中,使得同一簇中的质点具有最小相异度,不同簇间的元素具有最大相异度。但是,这种聚类方法使得那些属于不同簇的交叉区域中的质点也被简单地聚类到了某个簇中,因此无法表达某些元素的跨簇特性。本文提出了基于模糊逻辑的K-means算法,利用模糊逻辑来计算不同簇交叉区域中质点属于某个簇的权重,在获得聚类结果的同时可以有效描述质点的跨簇特性。实验结果表明该算法是有效的。
关键词
模糊逻辑
K-MEANS算法
跨簇特性
Keywords
fuzzy logic
K-means algorithm
overlap characteristic
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于模糊逻辑的K-means算法研究
陈苏蓉
朱晓辉
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2012
2
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