基于马氏距离的模糊c-均值增量学习算法

来源 :牡丹江师范学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：q19891210626

【摘要】

：

提出一种基于Mahalanobis距离的模糊c-均值算法（FCM-M）,它将经典的模糊c-均值中的欧式距离用Mahalanobis距离替代,利用Mahalanobis距离的优点,有效解决了FCM算法中的缺陷,并提

【作者】

：

蔡静颖张永

【机构】

：

牡丹江师范学院计算机科学与技术系,辽宁师范大学计算机与信息学院

【出处】

：

牡丹江师范学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2011年1期

【关键词】

：

模糊C-均值马氏距离奇异问题增量学习

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提出一种基于Mahalanobis距离的模糊c-均值算法（FCM-M）,它将经典的模糊c-均值中的欧式距离用Mahalanobis距离替代,利用Mahalanobis距离的优点,有效解决了FCM算法中的缺陷,并提高了训练精度.将其用于增量式学习中,结果对孤立点不敏感,实验结果显示了该算法的有效性和优越性.

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