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摘要:
针对FCM原型算法的不足,提出一种新的改进方法,并进行仿真实验研究.利用主成分分析方法时原始数据集的指标进行筛选,应用Relief算法对入选指标计算权重.在此基础上,对FCM算法进行了改进.应用模糊划分系数Fc(R)和平均模糊熵Hc(R)这两个指标对算法的性能进行了评价.仿真实验结果表明,改进后的FCM算法对样本集数据的分类符合率达到了91.5%,其模糊划分系数Fc(R)和平均模糊熵Hc(R)分别为0.924和-0.062.改进后的FCM算法分类性能优于FCM原型算法,在应用中可以取得更好的效果.
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文献信息
篇名 FCM算法的改进及仿真实验研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 模糊C均值算法 主成分分析 Relief算法 模糊划分系数 平均模糊熵
年,卷(期) 2009,(20) 所属期刊栏目 数据库、信息处理
研究方向 页码范围 144-146,164
页数 4页 分类号 TP391.9
字数 3670字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.20.043
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗立民 东南大学计算机科学与工程系 246 2011 23.0 31.0
2 李祥生 山西医科大学计算中心 42 223 9.0 13.0
3 吕晓燕 山西医科大学计算中心 27 160 6.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊C均值算法
主成分分析
Relief算法
模糊划分系数
平均模糊熵
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
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