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关于FCM算法中的权重指数m的一点注记
被引量：
23
1
作者
于剑
程乾生
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第3期478-480,共3页
模糊c均值算法 (FCM)是经常使用的聚类算法之一 .使用模糊c均值算法时 ,如何选取模糊指标m一直是一个悬而未决的问题 .部分文献根据实验结果建议最佳的权重指数可能位于区间 [1.5 ,2 .5 ],但大多数研究者使用m =2 .本文阐述了FCM算法有...
模糊c均值算法 (FCM)是经常使用的聚类算法之一 .使用模糊c均值算法时 ,如何选取模糊指标m一直是一个悬而未决的问题 .部分文献根据实验结果建议最佳的权重指数可能位于区间 [1.5 ,2 .5 ],但大多数研究者使用m =2 .本文阐述了FCM算法有效性与聚类有效性之间的理论联系 ,指出如果某个权重指数使得FCM算法作为聚类算法不能有效工作 ,则其不能作为最佳的权重指数 .据此 ,我们进行了数据实验 ,数据实验结果说明了权重指数的最佳取值未必位于区间 [1.5 ,2 .5 ].
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关键词
权重指数
聚类有效性
FCM算法
划分熵
聚类算法
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题名
关于FCM算法中的权重指数m的一点注记
被引量：
23
1
作者
于剑
程乾生
机构
北方交通
大学
计算机
学院
北京大学数学科学院信息科学系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第3期478-480,共3页
基金
教育部科学技术研究重点项目 (No 0 2 0 31 )
北方交通大学校基金
文摘
模糊c均值算法 (FCM)是经常使用的聚类算法之一 .使用模糊c均值算法时 ,如何选取模糊指标m一直是一个悬而未决的问题 .部分文献根据实验结果建议最佳的权重指数可能位于区间 [1.5 ,2 .5 ],但大多数研究者使用m =2 .本文阐述了FCM算法有效性与聚类有效性之间的理论联系 ,指出如果某个权重指数使得FCM算法作为聚类算法不能有效工作 ,则其不能作为最佳的权重指数 .据此 ,我们进行了数据实验 ,数据实验结果说明了权重指数的最佳取值未必位于区间 [1.5 ,2 .5 ].
关键词
权重指数
聚类有效性
FCM算法
划分熵
聚类算法
Keywords
weighting exponent
clustering validity
FCM algorithm
partition entropy
分类号
O241 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
关于FCM算法中的权重指数m的一点注记
于剑
程乾生
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
23
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