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一种新的聚类算法 被引量：1

New Cluster Method
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摘要 基于万有引力原理提出一种新的聚类算法 .新算法假定样本元素间的聚类动力取决于元素所在的位置以及所属聚类团 .对于初始产生的聚类团利用模糊 c均值聚类算法的部分改进步骤调整各元素相对于临时聚类中心的模糊权值 ,最后产生 c个不同的聚类团 .实验结果证明该算法具有较好的聚类效果 ,特别是当数据分布具有非凸结构形式时其聚类效果明显优于模糊 c均值 ( FCM) Based on Fuzzy C-Means (FCM) method, a new method for data clustering is presented. The new method employs gravity principle for clustering to realize cluster algorithm. Experimental results show the new algorithm is effective and has advantages over FCM.
作者 闫德勤 迟忠先
机构地区 辽宁师范大学计算机系 大连理工大学计算机系
出处 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第11期1984-1985,共2页 Journal of Chinese Computer Systems
基金 国家自然科学基金 (60 3 72 0 71)资助
关键词 聚类算法 模糊C均值(FCM)聚类 数据分布 模糊C均值聚类 新算法 权值 聚类中心 聚类效果 证明 万有引力 FCM cluster method modified algorithm clustering analysis
分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] O159 [理学—基础数学]
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引证文献1

小型微型计算机系统
2004年 第11期

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