一种适用于不规则分布数据的混合聚类算法

• 作者: 张军 陈汉武 马志民
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊划分 FCM 层次聚类 模糊度量
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 57-60,76
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.12
• 字数: 3841字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2006.01.014

摘要

作为数据挖掘的一项重要技术,聚类分析具有广泛的应用领域.同时,聚类也是数据挖掘领域中一个相对比较困难的问题.在聚类算法中,基于模糊划分的FCM算法是一种重要的算法.和其它的算法相比,FCM算法具有计算简单、运算速度快,且有比较直观的几何意义的优点,因此在图像处理、模式识别等领域得到了广泛的应用.和所有的c均值算法一样,FCM算法也是只用类中心来表示类,这样只是适合球状类型的簇.本文在目前FCM算法研究的基础上,讨论了传统FCM算法在原型初始化上的局限性.提出一种基于层次凝聚的改进算法,使之能够适用于不规则分布的数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军	东南大学计算机科学与工程系	129	1380	21.0	32.0
2	陈汉武	东南大学计算机科学与工程系	67	442	12.0	17.0
3	马志民	东南大学计算机科学与工程系	6	44	4.0	6.0