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一种高效鲁棒的无监督模糊c均值聚类算法
被引量：
4
1
作者
曲福恒
胡雅婷
+2 位作者
马驷良
郭世龙
李恒燕
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1179-1184,共6页
先通过数据约简技术在不损失数据聚类结构的前提下对数据进行精简,利用提出的近似模糊c均值聚类算法对精简后数据进行划分得到初始化中心,再在该中心基础上通过模糊c均值聚类算法结合聚类有效性指标,实现对数据的无监督聚类,改进了无监...
先通过数据约简技术在不损失数据聚类结构的前提下对数据进行精简,利用提出的近似模糊c均值聚类算法对精简后数据进行划分得到初始化中心,再在该中心基础上通过模糊c均值聚类算法结合聚类有效性指标,实现对数据的无监督聚类,改进了无监督模糊c均值聚类算法聚类性能过分依赖初始化中心及大数据集下计算效率不理想的问题.与已有算法的对比实验表明,所提出的算法具有更高的求解精度与计算效率,得到的聚类个数更合理.
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关键词
模糊C均值
聚类有效性
无监督聚类
数据约简
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题名
一种高效鲁棒的无监督模糊c均值聚类算法
被引量：
4
1
作者
曲福恒
胡雅婷
马驷良
郭世龙
李恒燕
机构
长春理工大学计算机科学
技术
学院
吉林农业大学
信息
技术
学院
吉林大学数学研究所
北京农商银行信息技术部
华北水利水电学院数学与
信息
科学学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1179-1184,共6页
基金
国家自然科学基金(批准号:10926157)
国家"十一五"科技支撑计划项目(批准号:2009BAE69B01)
文摘
先通过数据约简技术在不损失数据聚类结构的前提下对数据进行精简,利用提出的近似模糊c均值聚类算法对精简后数据进行划分得到初始化中心,再在该中心基础上通过模糊c均值聚类算法结合聚类有效性指标,实现对数据的无监督聚类,改进了无监督模糊c均值聚类算法聚类性能过分依赖初始化中心及大数据集下计算效率不理想的问题.与已有算法的对比实验表明,所提出的算法具有更高的求解精度与计算效率,得到的聚类个数更合理.
关键词
模糊C均值
聚类有效性
无监督聚类
数据约简
Keywords
fuzzy c-means
cluster validity
unsupervised clustering
data reduction
分类号
TP391.4 [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
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1
一种高效鲁棒的无监督模糊c均值聚类算法
曲福恒
胡雅婷
马驷良
郭世龙
李恒燕
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012
4
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