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摘要:
针对在FCCM及其改进算法中,模糊控制参数Tu往往采用经验值,或者通过多次实验选取最佳的Tu值.在考察了模糊控制参数Tu对于聚类结果的影响和在使用划分熵的变化来衡量聚类结果的明晰程度的基础上,引入隶属度矩阵的平均方差来对模糊控制参数Tu的取值进行限制,通过约束聚类的模糊程度,提出一种基于划分熵的参数优选方法.数据实验表明,使用该方法自动确定的参数Tu可减少直接使用经验值或多次实验选取最佳值时的随机性和偶然性,帮助FCCM算法获得更加稳定的聚类结果.
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文献信息
篇名 FCCM算法中基于划分熵的参数优选方法
来源期刊 河南理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 模糊联合聚类 模糊控制参数 划分熵 聚类算法
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 机电工程
研究方向 页码范围 248-253,273
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 5752字 语种 中文
DOI 10.16186/j.cnki.2016.02.019
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 刘永利 河南理工大学计算机科学与技术学院 24 76 4.0 7.0
2 付丽丽 河南理工大学计算机科学与技术学院 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊联合聚类
模糊控制参数
划分熵
聚类算法
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
河南理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-9787
41-1384/N
16开
河南省焦作市世纪大道2001号
3891
1981
chi
出版文献量(篇)
3451
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5
总被引数(次)
20072
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