隶属度修正类模糊C-均值聚类算法的对比分析

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：EAGLE1205

【摘要】

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为了更深入的对模糊C-均值聚类算法进行研究,从提高算法的收敛速度角度着手,总结归纳了以RCFCM、S-FCM、PIM和FCMα等算法为代表的隶属度修正类模糊C-均值聚类算法,跟踪阐述

【作者】

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郭华峰梁久祯潘修强

【机构】

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浙江工贸职业技术学院信息传媒学院,江南大学物联网工程学院智能系统与网络计算研究所

【出处】

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计算机系统应用

【发表日期】

：

2016年3期

【关键词】

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模糊聚类隶属度修正抑制式分类指标最大化截断阈值 fuzzy clustering membership correction suppressed

【基金项目】

：

浙江省高校访问学者教师专业发展项目（FX2014175）, 温州市公益性科技计划项目（G20140049）, 浙江工贸职业技术学院教师科技创新项目（X140203）

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为了更深入的对模糊C-均值聚类算法进行研究,从提高算法的收敛速度角度着手,总结归纳了以RCFCM、S-FCM、PIM和FCMα等算法为代表的隶属度修正类模糊C-均值聚类算法,跟踪阐述了其研究进展.为了展现算法的全貌,从不同参数和不同模糊指数等角度实验分析了各算法的性质和特点.根据实验分析结果,为其后续研究指明了方向.上述工作将为FCM算法的进一步研究提供有益的参考.

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