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摘要:
传统模糊C-均值(FCM)算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件,从而导致算法对噪声和孤立点敏感,对非均衡分布样本的聚类有效性降低.针对该问题,提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法,通过放松归一化条件,推导出新的隶属度划分公式,并在聚类过程中不断进行隶属度修正,从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的.最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.
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文献信息
篇名 一种改进隶属度函数的FCM聚类算法
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 模糊C-均值 隶属度约束 噪声样本 有效性
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 2270-2274
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.13195/j.kzyjc.2014.1716
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 汪新凡 湖南工业大学计算机与通信学院 46 528 13.0 21.0
2 肖满生 湖南工业大学科技学院 37 225 7.0 14.0
3 文志诚 湖南工业大学计算机与通信学院 49 279 10.0 14.0
4 张居武 湖南工业大学科技学院 6 80 4.0 6.0
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
隶属度约束
噪声样本
有效性
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
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
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7031
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