一种自适应参数的切换回归聚类算法

• 作者: 潘修强 郭华峰 陈德华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 切换回归 模糊聚类 参数优化 自适应
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 信息技术交流
• 页码范围: 330-333
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.01.078

摘要

自模糊c回归模型(FCRM)聚类算法提出以来,其在收敛速度和鲁棒性等方面的改进一直是研究的热点.为此,M.S.Yang等提出模糊c回归模型α(FCRMα)算法,该算法引入参数α,对FCRM算法进行了快速迭代,提高了算法的鲁棒性.然而该算法存在参数α选值的问题.针对这种情况,基于相似关系理论提出一种自适应的α参数取值方法,得到了自适应迭代过程的SAF-CRM算法.多个实验表明,相对于FCRMα算法,SAFCRM算法具有更强的鲁棒性,收敛速度更快,得到的回归效果也更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘修强	浙江工贸职业技术学院信息传媒学院	31	84	5.0	7.0
2	郭华峰	浙江工贸职业技术学院信息传媒学院	11	63	2.0	7.0
3	陈德华	浙江工贸职业技术学院信息传媒学院	2	3	1.0	1.0