改进的模糊聚类在分类器设计中的应用

• 作者: 秦燕 郭亚琴
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 模糊隶属度 分类器 模糊C均值 归一化处理
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 32-33
• 分类号: TP301
• 字数: 1889字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于改进的模糊C均值算法的分类器设计方法.该方法解决了分类过程中样本点分散和样本错分的问题.其基本思想是:在样本决策函数中引入隶属度函数,为了避免传统的隶属度函数归一化问题,引入放松的归一化条件,利用决策函数根据条件求偏导,得到经过训练的分类器.采用UCI标准进行数据集实验,实验结果表明,该算法具有一定的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭亚琴		5	34	4.0	5.0
2	秦燕		3	7	1.0	2.0