一种基于模糊C均值的新分类算法

• 作者: 刘大有 刘杰 金弟
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 分类 模糊C均值 kNN划分 新的模糊C均值算法
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 795-799
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-5489.2009.04.029

摘要

以两种初始化类中心的选择算法为基础, 对传统聚类算法模糊C均值算法进行改进, 提出一种基于模糊C均值的新分类算法NFCM, 解决了数据分类问题, 并采用UCI上的标准数据集中多个常用数据集进行实验测试, 实验结果表明, 对于UCI上标准数据集的常用数据具有较好的分类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金弟	吉林大学计算机科学与技术学院	13	531	7.0	13.0
2	刘杰	吉林大学计算机科学与技术学院	71	2039	13.0	45.0
3	刘大有	吉林大学计算机科学与技术学院	211	4714	34.0	63.0