10.3969/j.issn.1003-3254.2015.11.037
改进的FCM聚类算法在Weka平台的应用
模糊C-均值聚类算法是目前应用最广泛的聚类算法,但其仍然存在对孤立点敏感及对初始中心点依赖等问题.为此,提出了一种改进的基于样本加权的模糊聚类算法,该算法可以更加准确的获得初始中心点且去除噪声点.同时,针对Weka系统中聚类算法的薄弱性以及聚类问题在数据挖掘领域的广泛性,本文对此平台进行二次开发并对传统FCM算法与改进算法进行研究.研究发现,改进算法使得聚类结果稳定,且能准确获得聚类结果,提高了算法准确率.
模糊C-均值聚类算法、孤立点、初始中心点、Weka
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TP3;TN9
上海海事大学校基金20120109
2016-08-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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