| 一种基于网格划分的模糊聚类算法 |
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| 引用本文： | 凌萍. 一种基于网格划分的模糊聚类算法[J]. 徐州师范大学学报(自然科学版), 2005, 23(1): 39-44 |
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| 作者姓名： | 凌萍 |
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| 作者单位： | 吉林大学,计算机科学与技术学院,吉林,长春,130012;徐州师范大学,计算机科学与技术学院,江苏,徐州,221116 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目资助(60175024)，教育部科学技术研究重点项目(02090)，教育部“符号计算与知识工程”重点实验室资助 |
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| 摘 要： | 提出了一种改进的模糊聚类算法GBFC(Grid—Based Fuzzy Clustering)．在定义隶属度函数前先做网格划分，形成数据簇的基本形状，并提供真实的参数信息参与此后的隶属度函数定义．隶属度函数综合考虑了影响簇形状的因素，具有合理直观的几何意义且形式简洁．算法通过网格划分加速聚类过程，通过模糊隶属度函数容忍噪声数据，克服了传统模糊聚类算法时间耗费量大的缺点．实验表明该算法具有良好的聚类性能．
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| 关 键 词： | 模糊聚类算法 模糊隶属度函数 网格划分 噪声数据 加速 过程 形状 基本形 几何意义 克服 |
| 文章编号： | 1007-6573(2005)01-0039-06 |
| 修稿时间： | 2004-11-30 |
The Algorithm of Grid-based Fuzzy Clustering |
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| Ling Ping. The Algorithm of Grid-based Fuzzy Clustering[J]. Journal of Xuzhou Normal University(Natural Science Edition), 2005, 23(1): 39-44 |
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| Authors: | Ling Ping |
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| Abstract: | An algorithm of grid-based fuzzy clustering(GBFC) is proposed in this paper. The algorithm presents a clear and precise membership function for every cluster after data preprocessing by traditional grid partition. Improved grid partition process forms the basic cluster shapes quickly, providing accurate statistics of rich distribution information. Membership functions are developed with many factors and the statistics taken into account with reasonable geometry meaning. The algorithm combines merits of both hard and soft clustering methods, with benefit to reduce expensive time consumption and to construct prototypes of clusters. Experiments have shown its fine quality in clustering tasks. |
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| Keywords: | cluster fuzzy clustering grid partition membership function |
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