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点密度函数加权模糊C-均值算法的聚类分析 被引量:28

Clustering Analysis of Dot Density Function Weighted Fuzzy C-Means Algorithm
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摘要 基于模糊C-均值算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,文章利用数据点的密度大小作为权值,借助数据本身的分布特性,提出了一种新的加权模糊C-均值算法,该方法不仅在一定程度上克服了模糊C-均值算法的缺陷,而且具有良好的收敛性。 Based on fuzzy C-means algorithm having limitation of equal partition trend for data sets,a new weighted fuzzy C-means algorithm has been proposed in this paper,that distributing density size of data dot is regard as weight-ed value,in virtue of distributing characteristic of data's own,the method has not only to certain extent overcome limita-tion of fuzzy C-means algorithm,but also been favorable convergence.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第24期64-65,96,共3页 Computer Engineering and Applications
基金 四川省应用基础研究资助项目(编号:02GY029-005)
关键词 模糊C-均值算法 点密度函数 加权 模糊聚类分析 fuzzy C-means algorithm,dot density function,weight ,fuzzy clustering analysis
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Bezdek J C.Patteru Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms[M].New York: Plenum Press, 1981
  • 2Bensaid A M,Hall L O.Partially Supervised Clustering for Image Segnentation[J].Pattern Recognition, 1996; 29 (5): 859~872
  • 3Pal N R,Bezdek J C.On Cluster Validity for the Fuzzy C-Means ModeI[J].IEEE Trans, Fuzzy Systems, 1995; 3 (4): 370~379

同被引文献222

引证文献28

二级引证文献120

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