一种模糊聚类算法归类的研究

• 作者: 于剑 李翠霞
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 模糊C均值(FCM)算法 隶属度 权重指数 目标函数
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息技术
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3728字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0291.2005.02.004

摘要

模糊C均值(FCM)算法是模式识别领域应用最广的聚类算法之一.但是FCM算法存在很多缺点,其中以对噪声数据敏感,鲁棒性较差最为突出.针对这种情况,Lee于1994年提出了一种所谓的改进模糊C均值算法-Lee's算法.但是本文证明了Lee's算法并不是一种真正意义上的模糊C均值改进算法,而是Krishnapuram和Keller于1993年所提出的PCM算法的一种特殊情况.数值实验进一步证明了我们的结论.这对合理地使用模糊聚类算法提供了一定的理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李翠霞	北京交通大学计算机与信息技术学院	4	38	3.0	4.0
2	于剑	北京交通大学计算机与信息技术学院	68	1099	12.0	32.0