FCM聚类算法中模糊加权指数m的优选方法

• 作者: 伍忠东 宫改云 高新波
• 来源期刊: 模糊系统与数学
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊c-均值聚类 模糊加权指数m 模糊决策
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 模糊集应用
• 页码范围: 143-148
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7402.2005.01.025

摘要

模糊c-均值(FCM)聚类算法是一种通过目标函数的极小化来获得数据集模糊划分的方法.其中,模糊加权指数m对FCM算法的分类性能有着重要的影响,而调用FCM算法进行模糊聚类分析时又必须给m赋值.因此,模糊加权指数m的优选研究就变得很有意义.基于模糊决策的方法本文给出了一种对m的优选方法,实验结果表明该方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高新波	西安电子科技大学电子工程学院	176	3425	27.0	52.0
2	伍忠东	西安电子科技大学电子工程学院	8	387	6.0	8.0
3	宫改云	西安电子科技大学电子工程学院	3	189	3.0	3.0