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Fuzziness parameter selection in fuzzy c-means： The perspective of cluster validation
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摘要：
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一种新的基于Fuzzy c-means的高效自适应截集算法
模糊聚类
聚类数
自适应截集算法
聚类分析
基于Hadoop二阶段并行模糊c-Means数据聚类算法
二阶段
模糊c-Means
大数据
数据聚类
hadoop
半监督平衡化模糊C-means聚类
模糊C-means
类不平衡问题
正交约束
半监督信息
聚类纯度
Fuzzy C-Means 算法中隶属度信息在特征空间的分布特性分析及改进方法
Fuzzy C-Means 算法
隶属度
选择注意性参数
置信度
内容分析
关键词云
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文献信息
| 篇名 | Fuzziness parameter selection in fuzzy c-means： The perspective of cluster validation | ||
| 来源期刊 | 中国科学 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 模糊c均值 验证 参数选择 群集 FCM算法 聚类方法 聚类结果 有效性指数 | ||
| 年，卷（期） | zgkx_2014,（11） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 247-254 | |
| 页数 | 8页 | 分类号 | TP391.41 |
| 字数 | 语种 | 中文 | |
| DOI | |||
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模糊c均值
验证
参数选择
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FCM算法
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