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模糊C-均值(FCM)聚类算法的实现
被引:35
作者:
孙晓霞
刘晓霞
谢倩茹
机构:
[1] 西北大学信息科学与技术学院
来源:
关键词:
模糊聚类;
FCM算法;
聚类有效性;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号:
081202 ;
摘要:
传统的FCM算法能够将靠近边界的具有固有形状的两个簇合并成为一个大的簇。然而,对于一些稍微复杂的数据,如果没有其它的像去除小簇之类的机制的话,FCM算法很难将非常接近的类聚类到一起。给出的聚类算法是在传统FCM算法的循环之后添加了去除掉空簇的步骤,解决了上述很难将非常接近的类聚到一个簇中的问题。另外,为便于选出最优结果,在递归之后又添加了计算聚类有效性的步骤。最后用Java实现了该算法并在数据集上进行了实验,证实了改进方法的有效性。
引用
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