基于核的模糊聚类算法

• 作者: 张颖超 蔡卫菊
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 核方法 模糊c-均值算法 可能c-均值算法
• 年，卷（期）: 2006,（18）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 173-175
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 2497字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.18.055

摘要

在聚类分析中,模糊c-均值算法是应用最广泛的聚类算法之一,针对该算法对初始化敏感,容易陷入局部极小点的缺点,论文提出了一种基于核的模糊聚类算法.在算法中将核方法与模糊可能性算法相结合,将模糊c-均值算法结果作为初始中心,放松了对隶属度归一化的条件,对噪声有更好的处理能力.IRIS数据和人造数据的实验结果表明该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张颖超		129	947	17.0	23.0
2	蔡卫菊		1	15	1.0	1.0