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| 基于半监督的模糊C-均值聚类算法 | |
| 引用本文： | 郭新辰,郗仙田,樊秀玲,韩啸.基于半监督的模糊C-均值聚类算法[J].吉林大学学报(理学版),2015,53(4):705-709. |
| 作者姓名： | 郭新辰 郗仙田 樊秀玲 韩啸 |
| 作者单位： | 1. 东北电力大学 理学院, 吉林 吉林 132012; 2. 吉林大学 学报编辑部, 长春 130012 |
| 摘 要： | 通过将半监督学习的思想引入到模糊C-均值聚类方法中,提出一种基于半监督的模糊C-均值聚类算法,有效解决了模糊C-均值聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果局部收敛的问题,能客观获取最佳聚类数目和初始聚类中心.实验结果表明,与传统模糊C-均值聚类算法相比,基于半监督的模糊C-均值算法在一定程度上减少了迭代次数,降低了对初始聚类中心的依赖性. |
| 关 键 词： | 半监督学习 模糊C-均值聚类算法 信息熵 |
| 收稿时间： | 2014-12-17 |
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