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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于半监督的模糊C-均值聚类算法
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
本文献已被
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