一种改进的 Fuzzy c-means 聚类算法

被引：4

作者：

胡钟山

丁震

杨静宇

唐振民

邬永革

机构：

[1] 南京理工大学信息学院

来源：

南京理工大学学报 | 1997年 / 04期

关键词：

模糊聚类，模式识别，聚类分析，图象处理；fuzzyc－means算法;

D O I：

10.14177/j.cnki.32-1397n.1997.04.013

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：

该文提出了一种改进的ｆｕｚｚｙｃ－ｍｅａｎｓ算法（ＭＦＣＭ）。此算法是将传统算法（ＦＣＭ）直接对样本集聚类变为对特征集聚类，从而极大提高了ｆｕｚｚｙｃ－ｍｅａｎｓ的速度。证明了ＭＦＣＭ与ＦＣＭ在分类效果上的等价性，且ＭＦＣＭ较ＦＣＭ有较低的时间复杂性，讨论了ＭＦＣＭ与ＦＣＭ空间复杂性的关系。最后数值实验证实了结论。

引用

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