改进的模糊C均值聚类算法

• 作者: 刘坤朋 罗可
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类 自适应 簇的调整
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 数据库、信息处理
• 页码范围: 97-98,188
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2010字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.21.028

摘要

把自适应的策略与传统的模糊C均值聚类算法结合起来,形成新的模糊聚类算法.在不影响收敛速度的情况下,它能够很好解决局部最优以及对初始值敏感的问题.以UCI机器学习数据库中的两组数据集为研究对象,实验结果表明,它的精确度与自适应免疫聚类算法相当,能够得到准确的簇的数目,并且它的收敛速度更快,这对于如今网络数据的高速变化来说,该方法显得更为重要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗可	长沙理工大学计算机通信与工程学院	92	1085	16.0	28.0
2	刘坤朋	长沙理工大学计算机通信与工程学院	1	36	1.0	1.0