关于FCM算法中的权重指数m的一点注记

• 作者: 于剑 程乾生
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 权重指数 聚类有效性 FCM算法 划分熵
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 478-480
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2513字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2003.03.040

摘要

模糊c均值算法(FCM)是经常使用的聚类算法之一.使用模糊c均值算法时,如何选取模糊指标 m一直是一个悬而未决的问题.部分文献根据实验结果建议最佳的权重指数可能位于区间 [1.5,2.5],但大多数研究者使用m=2.本文阐述了FCM算法有效性与聚类有效性之间的理论联系,指出如果某个权重指数使得FCM算法作为聚类算法不能有效工作,则其不能作为最佳的权重指数.据此,我们进行了数据实验,数据实验结果说明了权重指数的最佳取值未必位于区间[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	程乾生	北京大学数学科学院信息科学系	48	1054	16.0	31.0
2	于剑	北方交通大学计算机学院	9	577	7.0	9.0