基于模糊Fisher准则的半模糊聚类算法

• 作者: 曹苏群 王士同 谢振平 邓赵红 陈晓峰
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: Fisher准则 半模糊聚类 最优鉴别矢量
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2162-2165
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2698字
• 语种: 中文

摘要

该文针对线性可分数据提出一种鲁棒的基于模糊Fisher准则的半模糊聚类算法FFC-SFCA.FFC-SFCA通过模糊化散布矩阵,将模糊理论引入Fisher判别方法,通过对模糊Fisher准则函数迭代优化实现聚类.FFC-SFCA的优势在于具有很好的鲁棒性且可以获得可分性好的聚类结果,同时,可以求得最优鉴别矢量和分类闽值.实验证实了FFC-SFCA的有效性以及对两个常规聚类算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学信息学院	528	3424	23.0	37.0
2	邓赵红	江南大学信息学院	86	764	11.0	26.0
3	曹苏群	江南大学信息学院	12	77	5.0	8.0
7	陈晓峰	江南大学信息学院	16	103	7.0	10.0
8	谢振平	江南大学信息学院	41	374	8.0	18.0