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基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究 被引量:7

A Study on Fuzzy Clustering Based on Multistage FCM Algorithm
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摘要 对模糊聚类分析算法进行研究,在模糊C- 均值算法(FCM)的基础上加以改进,将聚类过程分为二个阶段,形成多阶段模糊C- 均值算法(MFCM),使其对Iris数据聚类.研究表明:多阶段的模糊C- 均值算法比模糊C- 均值算法性能优越. In this paper, A study is made on fuzzy clustering algorithm, Improvements have been made on the fuzzy C-means clustering algorithm (FCM)by dividing it into two stages, which is transformed into Multistage fuzzy C-means clustering Algorithm (MFCM).Numerical experiment is made on the Iris data. The research indicates that the Multistage fuzzy C-means clustering algorithm is more powerful than fuzzy C-means clustering Algorithm.
出处 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1999年第4期19-22,共4页 Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition)
关键词 隶属函数 模糊聚类分析 模糊C-均值算法 fuzzy sets, clustering, pattern recognition, membership function
  • 相关文献

参考文献1

  • 1沈青 汤霖.模式识别导论[M].北京:国防科技大学出版社,1991.27-30.

共引文献4

同被引文献35

引证文献7

二级引证文献40

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