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摘要:
针对提出一种基于阈值参数距离的模糊C均值聚类算法,其思想是在对设定阈值参数对样本数据到聚类中心的距离进行分段,距离大于阈值参数的点相对聚类中心的隶属度为0,距离小于阈值参数的点相对聚类中心的隶属度不同且服从特定的隶属函数。理论推导该算法有效时模糊度指数应介于0到1之间,仿真结果表明该算法相比较传统的FCM算法具有更好的收敛性与聚类准确性。
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文献信息
篇名 基于阈值参数距离的模糊C均值聚类算法及应用
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 阈值参数 模糊聚类 FCM 半模糊
年,卷(期) xdjsjzxk_2015,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 21-26
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 语种
DOI
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 杜军 83 330 8.0 12.0
2 刘敏 6 35 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
阈值参数
模糊聚类
FCM
半模糊
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
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