一种基于模糊数学思想的K均值算法

• 作者: 张昌明
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊数学 K均值 硬聚类 隶属度
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 41-43
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 3413字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.161041

摘要

随着云计算、移动计算等互联网技术的快速发展,海量数据分析已成为企业战略决策、营销推广的基础,海量数据挖掘愈显重要.传统的K均值算法作为一种硬聚类算法存在诸多问题,例如数据划分武断、准确率较低等.引入模糊数学思想,提出了一种模糊K均值算法,基于隶属度关系对数据进行了有效的聚类分析,以提高数据挖掘的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张昌明	徐州医学院医学信息学院	10	37	3.0	5.0