FCM聚类算法的改进

• 作者: 邹群 郭荣传
• 来源期刊: 科技广场
• 学科: 工学
• 关键词: 密度函数 模糊C均值聚类 数据集精简 初始化
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 26-28
• 分类号: TP391
• 字数: 2458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4792.2010.09.007

摘要

模糊C均值(FCM)算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域.根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法:先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数.实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭荣传	江西蓝天学院计算机技术与工程系	2	2	1.0	1.0
2	邹群	江西蓝天学院计算机技术与工程系	2	2	1.0	1.0