模糊C均值聚类算法的有效性检验研究

• 作者: 刘来权 陈燕 雷燕瑞
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值 聚类 有效性 检验
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 分类号: TP3-0
• 字数: 1871字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2017.02.004

摘要

模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法是聚类算法中的经典算法,此算法引入了隶属度及模糊度的概念,应用范围及应用行业也更为广泛.FCM聚类算法的聚类划分受到数据分布的影响较大,模糊度参数的选择很容易影响聚类算法的聚类结果,且易陷入局部极值的问题.因此研究FCM聚类算法的有效性检验方法则具有非常意义.