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一种改进的模糊C-均值聚类算法
被引:5
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
李柏年
机构
:
[1]
安徽财经大学统计与应用数学学院
来源
:
计算机应用与软件
|
2008年
/ 06期
关键词
:
模糊C-均值聚类;
遗传算法;
非参数检验;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
模糊C-均值聚类是一种经典的聚类方法。针对模糊C-均值算法对初始值敏感、收敛结果易陷入局部极小的问题,通过对原始数据的预处理,将欧氏距离推广到广义欧氏距离,得到了加权模糊C-均值聚类的迭代公式,实证分析表明改进后的方法得到的分类结果与嵌入遗传算法的分类基本一致,而且通过非参数检验证实分类效果良好。
引用
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页码:98 / 99
页数:2
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