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融合特征值与优化划分的改进FCM聚类算法
被引量：
2
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作者
武玉坤
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第4期1076-1080,共5页
通过研究传统FCM和改进FCM算法,针对现有算法中存在收敛速度不够、聚类精度不高等问题,提出一种基于FCM算法的融合特征值和优化划分FCM的改进聚类算法。融合优化划分与特征值,获取特征值向量迭代计算公式,实现自适应更新。实验结果表明...
通过研究传统FCM和改进FCM算法,针对现有算法中存在收敛速度不够、聚类精度不高等问题,提出一种基于FCM算法的融合特征值和优化划分FCM的改进聚类算法。融合优化划分与特征值,获取特征值向量迭代计算公式,实现自适应更新。实验结果表明,该方法能够有效计算并获取样本特征值向量,改进算法聚类分析效果优于FCM、W-FCM、OP-FCM算法,所提改进算法具有实际应用价值。
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关键词
模糊聚类算法
特征值
优化划分
聚类精度
迭代计算公式
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职称材料
题名
融合特征值与优化划分的改进FCM聚类算法
被引量：
2
1
作者
武玉坤
机构
浙江邮电职业技术学院管理与信息学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第4期1076-1080,共5页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61402053)
全国教育信息技术规划课题基金项目(126240629)
文摘
通过研究传统FCM和改进FCM算法,针对现有算法中存在收敛速度不够、聚类精度不高等问题,提出一种基于FCM算法的融合特征值和优化划分FCM的改进聚类算法。融合优化划分与特征值,获取特征值向量迭代计算公式,实现自适应更新。实验结果表明,该方法能够有效计算并获取样本特征值向量,改进算法聚类分析效果优于FCM、W-FCM、OP-FCM算法,所提改进算法具有实际应用价值。
关键词
模糊聚类算法
特征值
优化划分
聚类精度
迭代计算公式
Keywords
fuzzy C-means
feature weight
improved partition
clustering accuracy
iterative calculation formula
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
融合特征值与优化划分的改进FCM聚类算法
武玉坤
《计算机工程与设计》
北大核心
2017
2
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引证文献
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