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FCM聚类算法中模糊加权指数m的优选方法 被引量:81
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作者 宫改云 高新波 伍忠东 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2005年第1期143-148,共6页
模糊c-均值(FCM)聚类算法是一种通过目标函数的极小化来获得数据集模糊划分的方法。其中,模糊加权指数m对FCM算法的分类性能有着重要的影响,而调用FCM算法进行模糊聚类分析时又必须给m赋值。因此,模糊加权指数m的优选研究就变得很有意... 模糊c-均值(FCM)聚类算法是一种通过目标函数的极小化来获得数据集模糊划分的方法。其中,模糊加权指数m对FCM算法的分类性能有着重要的影响,而调用FCM算法进行模糊聚类分析时又必须给m赋值。因此,模糊加权指数m的优选研究就变得很有意义。基于模糊决策的方法本文给出了一种对m的优选方法。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类 模糊加权指数m 模糊决策
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