特征加权和优化划分的模糊C均值聚类算法

• 作者: 林喜兰 肖林云 陈秀宏
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 聚类 模糊聚类算法 特征权重 聚类精度
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 页码范围: 143-146,150
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文

摘要

在传统 FCM 算法基础上提出一种称为特征加权和优化划分的模糊 C 均值算法（WGIFP-FCM）。该算法结合了优化划分法和特征权重思想，得到特征权重向量迭代公式并在聚类处理过程中自适应地更新。仿真实验结果表明，该算法能科学地计算出样本特征权重向量，获得优于 GIFP-FCM、WFCM 和 FCM 的聚类效果，具有一定实际应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈秀宏	江南大学数字媒体学院	90	480	12.0	17.0
2	肖林云	江南大学数字媒体学院	4	22	3.0	4.0
3	林喜兰	江南大学数字媒体学院	4	22	3.0	4.0