IFCM:改进的区间值数据的模糊C-均值聚类算法
对基于区间值数据的模糊聚类算法进行了研究,介绍了具有控制区间大小对聚类结果影响的加权因子的模糊C-均值聚类新算法.针对区间值数据模糊C-均值聚类新算法提出了一个适应距离的弹性系数,使算法得到改进,既能利用传统的FCM算法,又考虑了区间大小对聚类结果的影响,同时也能发现不规则的聚类子集,使聚类结果更加准确.
区间值数据、模糊C-均值聚类、IFCM算法、自适应系数、聚类原型
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60773100;教育部科学技术研究重点基金项目205014;河北省教育厅科研计划基金项目2006143
2009-03-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
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