模糊c-均值聚类算法中加权指数m的研究

被引:157
作者
高新波
裴继红
谢维信
机构
[1] 西安电子科技大学电子工程学院!西安
[2] 深圳大学校长办公室!深圳
关键词
加权指数; 模糊聚类; 模糊c均值算法; 聚类有效性;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
加权指数m是模糊c 均值 (FCM)聚类算法中的一个重要参数 .本文从FCM算法出发研究了m对聚类分析的影响 ,m的最佳选取方法及其在聚类有效性中的应用三个问题 .实验结果表明 :m不合适的取值将严重影响算法的性能 ;在实际应用中m的最佳取值范围为 [1 5 ,2 5 ],这与Pal的实验结论相一致 ;另外基于最优加权指数m 的类别数确定方法是相当有效和灵敏的
引用
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共 1 条
  • [1] Fuzzy Mathematics in Pattern Classification[Ph D Dissertation], Cornell Univ .2 J. C. Bezdek. . 1973