基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法

• 作者: 王连亮 陈怀新
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 非监督聚类 模糊C-均值 分级递减 聚类收敛
• 年，卷（期）: 2005,（7）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 1304-1306,封三
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2005.07.042

摘要

提出了基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法,利用改进的模糊C-均值聚类算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类数数据集的聚类.实验结果表明,本算法对未知类数、具有高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛快的特点,且对于类数较多的数据集,本算法也是一种快速聚类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈怀新	四川大学电子信息学院	30	515	12.0	22.0
2	王连亮	四川大学电子信息学院	3	37	3.0	3.0