| 无监督多尺度模糊聚类算法研究 |
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| 引用本文： | 魏娜,王建勋,兰文祥.无监督多尺度模糊聚类算法研究[J].空军工程大学学报,2011,12(1). |
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| 作者姓名： | 魏娜 王建勋 兰文祥 |
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| 作者单位： | 空军工程大学,陕西,西安,710051 |
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| 基金项目： | 国防科技重点实验室基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对模糊c均值聚类算法的一些不足之处提出了一种新的均值漂移聚类算法--无监督多尺度聚类算法.该算法不受初始化的影响,不用假定数据的聚类个数以及聚类中心的初始位置,能够利用模糊聚类的方法来获得硬的聚类划分,能够从不同的"划分尺度"揭示数据的聚类结构,并能自动的确定聚类个数.为了满足处理大数据集的需要,设计了快速无监督多尺度模糊聚类算法.通过实验证明无监督多尺度聚类算法在多数数据集上都表现良好且具有最好的总体聚类性能,并能成功揭示出数据的聚类结构.实验还证明快速无监督多尺度模糊聚类算法具有较快的速度和较高的识别精度且适用于大数据集.2个算法都取得了令人满意的实验结果.
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| 关 键 词： | 均值漂移 模糊聚类 无监督多尺度聚类 |
Research on Unsupervised Multi-scale Fuzzy Clustering Algorithm (UMFA) |
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| WEI Na,WANG Jian-xun,LAN Wen-xiang.Research on Unsupervised Multi-scale Fuzzy Clustering Algorithm (UMFA)[J].Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition),2011,12(1). |
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| Authors: | WEI Na WANG Jian-xun LAN Wen-xiang |
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| Abstract: | In allusion to the insufficiencies in fuzzy c-means clustering algorithm,this paper advances a new mean shift clustering algorithm.This algorithm called unsupervised multi-scale fuzzy clustering algorithm(UMFA).This algorithm is not influenced by the initializations of the cluster centers,through which the hard clustering partition can be obtained by the use of fuzzy clustering without assuming the data unit and the data center of clustering.By using this algorithm the clustering structure of data can be in... |
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| Keywords: | MS fuzzy clustering unsupervised multi-scale fuzzy clustering |
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