半监督模糊聚类算法的研究与改进

• 作者: 宋文慧 白福均 贺思云 高建瓴
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类 半监督模糊C均值聚类 半监督聚类 监督信息
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输
• 页码范围: 1061-1065
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 3933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2018.05.013

摘要

介绍了半监督模糊聚类(SFCM)算法的原理和基础,针对当先验信息量稀少时算法无法真正有效地利用labeled数据的监督信息的缺点,提出了一种改进的半监督模糊聚类算法,即SSFCM算法.该方法把表示labeled数据点权重的参数放在聚类中心的迭代表达式里,从而可以调节监督信息的影响力.最后,在标准Iris数据集下,通过matlab编程实现算法.实验结果表明:无论从聚类结果的准确率还是算法运行迭代次数来看,SSFCM算法均优于FCM算法和SFCM算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高建瓴	贵州大学大数据与信息工程学院	39	126	7.0	9.0
2	贺思云	贵州大学大数据与信息工程学院	3	12	2.0	3.0
3	白福均	贵州大学大数据与信息工程学院	2	5	2.0	2.0
4	宋文慧	贵州大学大数据与信息工程学院	2	22	2.0	2.0