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基于网格和密度权值的模糊c均值聚类算法
被引量:
1
1
作者
邱保志
卢海艇
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第4期822-824,共3页
改进了基于网格和密度的模糊c均值聚类初始化方法,提出了基于网格和密度权值的模糊c均值算法。该算法在参数初始化时用网格代表点代替原算法的网格凝聚点,同时考虑到在样本空间中处于不同位置的样本点对聚类的影响不同,把密度权值作为...
改进了基于网格和密度的模糊c均值聚类初始化方法,提出了基于网格和密度权值的模糊c均值算法。该算法在参数初始化时用网格代表点代替原算法的网格凝聚点,同时考虑到在样本空间中处于不同位置的样本点对聚类的影响不同,把密度权值作为系数加入到模糊c均值聚类算法中。实验结果表明,提出的算法对提高算法的效率是有效的。
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关键词
模糊C均值聚类算法
代表点
密度权值
GDWFCM
GDFCM
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职称材料
题名
基于网格和密度权值的模糊c均值聚类算法
被引量:
1
1
作者
邱保志
卢海艇
机构
郑州大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第4期822-824,共3页
基金
国家自然科学基金项目(60673087)
文摘
改进了基于网格和密度的模糊c均值聚类初始化方法,提出了基于网格和密度权值的模糊c均值算法。该算法在参数初始化时用网格代表点代替原算法的网格凝聚点,同时考虑到在样本空间中处于不同位置的样本点对聚类的影响不同,把密度权值作为系数加入到模糊c均值聚类算法中。实验结果表明,提出的算法对提高算法的效率是有效的。
关键词
模糊C均值聚类算法
代表点
密度权值
GDWFCM
GDFCM
Keywords
fuzzy c-means clustering algorithm representative point density weight GGWFCM GDFCM
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网格和密度权值的模糊c均值聚类算法
邱保志
卢海艇
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010
1
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