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摘要:
针对于模糊c-均值(FCM)算法在初始聚类中心选取不佳的情况下容易产生聚类错误划分的情况,从FCM算法出发提出了一种基于笛卡尔乘积的FCM聚类算法(C-FCM),并分析了加权指数m对聚类分析的影响.C-FCM将聚类提高到更高维的空间,有效地避免了FCM对初值敏感及容易陷入局部极小的缺陷.客运专线列控(TCC)评估测试项目对C-FCM的检验结果表明,与传统FCM算法相比,C-FCM算法更准确,效果更佳,对解决邻站数据包的划分问题是可行、有效的.
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文献信息
篇名 笛卡尔乘积下的FCM聚类研究
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 模糊聚类 笛卡尔乘积
年,卷(期) 2010,(34) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 152-154,190
页数 分类号 TP391
字数 5669字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.34.046
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 陈邦兴 同济大学电子与信息工程学院 25 186 8.0 13.0
2 应飞 同济大学电子与信息工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
模糊c-均值算法
模糊聚类
笛卡尔乘积
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)
39068
总下载数(次)
102
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