一种模糊聚类算法归类的研究

来源 :北京交通大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhangnly

【摘要】

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模糊C均值(FCM)算法是模式识别领域应用最广的聚类算法之一.但是FCM算法存在很多缺点,其中以对噪声数据敏感,鲁棒性较差最为突出.针对这种情况,Lee于1994年提出了一种所谓的

【作者】

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李翠霞于剑

【机构】

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北京交通大学计算机与信息技术学院

【出处】

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北京交通大学学报：自然科学版

【发表日期】

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2005年2期

【关键词】

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模糊聚类算法模糊C均值归类 FCM算法 1994年 1993年模式识别噪声数据改进算法特殊情况数值实验 LEE 鲁棒性 PCM 证明 cluste

【基金项目】

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国家自然科学基金

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模糊C均值(FCM)算法是模式识别领域应用最广的聚类算法之一.但是FCM算法存在很多缺点,其中以对噪声数据敏感,鲁棒性较差最为突出.针对这种情况,Lee于1994年提出了一种所谓的改进模糊C均值算法-Lee's算法.但是本文证明了Lee's算法并不是一种真正意义上的模糊C均值改进算法,而是Krishnapuram和Keller于1993年所提出的PCM算法的一种特殊情况.数值实验进一步证明了我们的结论.这对合理地使用模糊聚类算法提供了一定的理论依据.

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