摘要
分析了Fuzzy C—Means算法中模糊指标m→1^+和m→∞对隶属函数的模糊控制作用,据此提出一种带模糊指标的隶属函数,具有性质:(1)一个数据点对各个模式的隶属度和为1;(2)模糊指标m控制模糊程度。使用Iris数据集对样板法中新旧两种隶属函数做了实验对比。
Analyzed the diversification of membership function of FCM algorithm when fuzzy exponent m→1^+ and m→∞,and proposed a membership function with fuzzy exponent re,which has two features: (1)the sum of memberships for one point to all patterns equals 1 ;(2)m controls the fuzzy degree.A contrastive experiment with Iris illustrated the conclusion in model method.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第32期129-131,共3页
Computer Engineering and Applications
基金
国家高技术研究发展计划(863)(the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2004AA113040)。
关键词
聚类
FCM算法
隶属函数
模糊指标
clustering
Fuzzy C-Means(FCM) algorithm
membership function
fuzzy exponent