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一种FCM聚类算法的改进 被引量:1

Improvement on a Fuzzy C-Means Clustering Algorithm
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摘要 针对传统 FCM聚类算法的不足,提出了具体改进的方法.通过对算法中聚类数C的选取、隶属度的修正等问题的讨论,有效地弥补了传统算法中存在的不足,取得了较理想的聚类效果.最后通过计算机仿真给出了两种算法的实验结果. In this paper, an approach is proposed to improve an FCM clustering algorithm. A few ques- tions are discussed, such as how to select clustering number C and how to correct the membership degree, by which, the shortcoming of the conventional algorithm can be overcome and better clustering effect gained. Finally, experimental results of two algorithms are worked out by computer simulation.
出处 《空军雷达学院学报》 2001年第4期27-29,共3页 Journal of Air Force Radar Academy
关键词 聚类算法 FCM 计算机仿真 隶属度 选取 类数 聚类效果 理想 修正 实验结果 fuzzy C-means algorithm membership degree clustering algorithm
  • 相关文献

参考文献2

  • 1[1]J. C. Bezdek. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. New York: Plenum Press, 1981.
  • 2[3]蔡元龙.模式识别.西安:西北电讯工程学院出版社,1985.

同被引文献6

引证文献1

二级引证文献2

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