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数据挖掘中模糊C聚类算法的寻优能力优化
被引量:
2
1
作者
陈佳
石林
《科技通报》
北大核心
2015年第9期208-211,共4页
随着数据库技术的不断发展,现有的聚类分析算法已经无法满足数据挖掘的聚类分析的需求。本文主要针对传统的模糊C聚类算法,将其中存在的问题进行改进,并在核函数和权值优化的基础上,提出模糊C聚类算法。首先对模糊C聚类算法的特征权值...
随着数据库技术的不断发展,现有的聚类分析算法已经无法满足数据挖掘的聚类分析的需求。本文主要针对传统的模糊C聚类算法,将其中存在的问题进行改进,并在核函数和权值优化的基础上,提出模糊C聚类算法。首先对模糊C聚类算法的特征权值进行优化,然后引入核函数的概念,对模糊C聚类算法的寻优过程进行改进。仿真验证得到的结果是,本文所提出的模糊C聚类算法,能够在核函数和权值优化上有更好和更加稳定的聚类。
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关键词
数据挖掘
模糊C聚类算法
特征权值优化
核函数优化
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职称材料
题名
数据挖掘中模糊C聚类算法的寻优能力优化
被引量:
2
1
作者
陈佳
石林
机构
江苏省联合职业技术学院刘国钧分院
常州大学
出处
《科技通报》
北大核心
2015年第9期208-211,共4页
文摘
随着数据库技术的不断发展,现有的聚类分析算法已经无法满足数据挖掘的聚类分析的需求。本文主要针对传统的模糊C聚类算法,将其中存在的问题进行改进,并在核函数和权值优化的基础上,提出模糊C聚类算法。首先对模糊C聚类算法的特征权值进行优化,然后引入核函数的概念,对模糊C聚类算法的寻优过程进行改进。仿真验证得到的结果是,本文所提出的模糊C聚类算法,能够在核函数和权值优化上有更好和更加稳定的聚类。
关键词
数据挖掘
模糊C聚类算法
特征权值优化
核函数优化
Keywords
data mining
fuzzy C clustering algorithm
feature weights optimization
kernel function optimization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
数据挖掘中模糊C聚类算法的寻优能力优化
陈佳
石林
《科技通报》
北大核心
2015
2
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