模糊c均值聚类算法中参数m的优选

• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 加权指数 模式识别 模糊决策
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3663字
• 语种: 中文

摘要

本文利用模糊决策理论提出了一种模糊c均值(FCM)聚类算法中加权指数m的优选方法．文中定义了合适的模糊目标和模糊约束，通过模糊决策确定最佳的m值，以保证FCM算法获得好的聚类效果．实验结果显示了该方法的有效性，并得到实际应用中m的最佳取值范围为[1.5，2.5]．