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摘要:
对K-Harmonic Means算法进行扩展,考虑到数据点对不同类的隶属关系,将模糊的概念应用到聚类中,提出了模糊K-Harmonic Means算法,推导出聚类中心和模糊隶属度的迭代公式.在中心迭代聚类算法统一框架的基础上,推导出FKHM算法聚类中心的条件概率表达式以及在迭代过程中的数据加权函数表达式.最后,用Folkes&Mallows指标对聚类结果进行评价.实验表明,模糊K-Harmonic Means(KHM)算法在聚类对于初值不敏感的同时提高了聚类结果的精确度,达到较好的聚类效果.
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文献信息
篇名 模糊K-Harmonic Means聚类算法
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 模糊K-Harmonic Means聚类 聚类中心 条件概率 Folkes&Mallows指标
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 603-606,638
页数 5页 分类号 TP18
字数 2997字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2400.2005.04.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨万海 西安电子科技大学电子工程学院 121 2711 28.0 47.0
2 赵恒 西安电子科技大学电子工程学院 29 237 9.0 14.0
3 张高煜 西安电子科技大学电子工程学院 6 43 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊K-Harmonic Means聚类
聚类中心
条件概率
Folkes&Mallows指标
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
chi
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