基于Weka平台下的改进FCM算法的二次开发

• 作者: 刘强 刘波 康同曦
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: Weka 数据挖掘 模糊聚类 二次开发 FCM
• 年，卷（期）: 2016,（14）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 121-123
• 页数: 3页
• 字数: 2758字
• 语种: 中文

摘要

聚类算法是数据挖掘技术中的一项重要分支技术。Java编写的Weka开源数据挖掘平台所集成的聚类算法数目和性能的不足，其聚类算法都是非此即彼的硬性聚类算法，不能满足实际生活中的一些聚类问题。针对这个问题，文章采用一种基于Weka平台下嵌入模糊函数概念的FCM算法，并在FCM算法对样本聚类效果缺陷的基础上进行改进，即样本加权和离散系数的WDFCM算法，并再次对Weka进行二次开发。通过实验证明，WDFCM算法提高了样本的聚类精度，降低了计算时间，提高了聚类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘强		68	324	10.0	13.0
2	刘波		16	55	5.0	6.0
3	康同曦		2	2	1.0	1.0