FCM-VKNN聚类算法的研究

被引：5

作者：

张洪刚

刘刚

郭军

机构：

[1] 北京邮电大学信息工程学院,北京邮电大学信息工程学院,北京邮电大学信息工程学院北京,北京,北京

来源：

自动化学报 | 2002年 / 04期

关键词：

FCM-VKNN; 准则函数; 模糊隶属度;

D O I：

10.16383/j.aas.2002.04.028

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种新的 K值可以变化的 FCM- VKNN(Fuzzy C- Means Variable K- NearestNeighbor)聚类算法 .FCM- VKNN聚类算法充分吸取了 FCM算法和 KNN准则的长处 ,使本算法不受初始值的影响和固定值 K的束缚 .新的目标准则函数考虑了数据集样本的模糊隶属关系和样本几何分布两个方面的因素 ,使算法的鲁棒性和分类的正确性大大加强 .最后给出了几组具有代表性数据的聚类结果 ,实验结果表明了这种算法的有效性 .

引用

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