模糊c-均值聚类算法中加权指数m的研究

• 作者: 裴继红 谢维信 高新波
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 加权指数 模糊聚类 模糊c-均值算法 聚类有效性
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5022字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2000.04.022

摘要

加权指数m是模糊c-均值(FCM)聚类算法中的一个重要参数.本文从FCM算法出发研究了m对聚类分析的影响,m的最佳选取方法及其在聚类有效性中的应用三个问题.实验结果表明:m不合适的取值将严重影响算法的性能;在实际应用中m的最佳取值范围为[1.5,2.5],这与Pal的实验结论相一致;另外基于最优加权指数m*的类别数确定方法是相当有效和灵敏的.

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	深圳大学校长办公室	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	裴继红	西安电子科技大学电子工程学院	17	876	9.0	17.0