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题名一种非噪声敏感性的模糊C均值聚类算法
被引量：2
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作者
陈加顺
皮德常
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机构
南京航空航天大学计算机科学技术学院
淮工淮海工学院计算机工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第6期1427-1431,共5页
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基金
国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2007AA01Z404)资助
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXLX11_0206)资助
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文摘
FCM算法提出用模糊隶属度表示样本数据的隶属于某个类的程度,能够克服HCM算法划分的不合理性.研究分析发现FCM算法对噪声数据具有敏感性,很难有效的识别噪声数据;FCM由于限制条件使得聚类结果与实际的分类不一致.针对此不足之处,文章提出一种非噪声敏感性FCM算法(INFCM),取消了限制条件,用典型值代替了隶属度值,构建了目标方程,为了克服聚类过程中一致性,在目标方程中增加了惩罚因子,分析了惩罚因子的组成,最后提出了聚类算法步骤.实验表明新的聚类算法能够有效克服对噪声的敏感性,提高了聚类的可理解性.
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关键词
模糊C均值
隶属度
惩罚因子
非噪声敏感性
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Keywords
FCM, membership
penalty factor
insensitive to noisy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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