改进的模糊核C-均值算法

• 作者: 侯伟真 王凯 贺国平
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 聚类分析 模糊C-均值 核方法 无监督学习
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 页码范围: 141-143,146
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2006.12.042

摘要

将核方法的思想推广到模糊C-均值算法,提出一种改进的模糊核C-均值算法,改进的模糊核C-均值算法较以前的模糊核C-均值方法有更好的鲁棒性,不但可以在有野值存在的情况下得到较好的聚类结果,而且因为放松的隶属度条件,使最终聚类结果对预先确定的聚类数目不十分敏感.改进的模糊核C-均值算法在多种数据结构条件下可以有效地进行聚类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺国平	山东科技大学信息科学与工程学院	62	225	7.0	11.0
2	侯伟真	山东科技大学信息科学与工程学院	3	26	3.0	3.0