10.3969/j.issn.1000-3428.2009.06.021
基于自适应模糊C-均值的增量式聚类算法
针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM.该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观因素,获得比较符合用户需求的聚类结果,并能在原有聚类结果的基础上简单有效地处理更新数据,过滤噪声数据,较好地避免大量重复计算.
聚类分析、模糊C-均值算法、增量式聚类、AIFCM算法
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学荩金资助项目60773100;教育部科学技术研究基金资助重点项目205014;河北省教育厅科研计划基金资助项目2006143
2009-05-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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60-62,65