10.3969/j.issn.1673-8012.2009.03.013
一种鲁棒的聚类算法
为克服FCM算法对聚类中心初值敏感和易陷入局部搜索等缺点,将选举机制和信息熵引入FCM,仿真实验表明,改善后的算法不仅可以自动选取最合适的聚类数,而且还有效地改善了因FCM初始时随机选择聚类中心导致聚类结果不稳定,易陷入局部极小值的缺点,并提高了FCM算法的收敛速度.
模糊聚类、选举机制、信息熵、FCM算法
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TP301(计算技术、计算机技术)
2009-11-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
49-51,82