模糊c均值聚类算法中参数m的优选

• 作者: 李洁 谢维信 高新波
• 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）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3663字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2000.01.002

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].

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢维信		160	2886	26.0	48.0
2	高新波	西安电子科技大学电子工程学院	176	3425	27.0	52.0
3	李洁	西安电子科技大学电子工程学院	51	747	14.0	26.0