基于加权FCM聚类算法的特征提取与降维研究

• 作者: 李蓉蓉 邱林润
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: FCM算法 聚类 FCM-LI算法 特征 降维
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2018.06.006

摘要

本文所涉及的降维思维是基于聚类过程和数据相似性产生的,界标等距映射算法在FCM-LI算法当中起到了至关重要的作用,在FCM中间结果对特征向量进行重新提取,尽可能减少特征向量维数,简单化处理FCM计算过程.结果表明,FCM-LI算法与传统高维数据直接分类算法相比,前者的优势比较体现在能够快速完成聚类过程.FCM-LI和FCM的差别在维数降到11维时约为3.95％,然而此时需消耗更多的时间来运行.将维数控制在5维时,此时运行时间最短,但不能确保其准确度,也意味着如果以过低的维数运行则将导致原数据出现错误,无法得到准确的分类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱林润		21	61	4.0	7.0
2	李蓉蓉		22	55	4.0	7.0