| 基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究 |
| |
| 引用本文： | 黄力明,吴小俊,王士同. 基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究[J]. 南京师大学报(自然科学版), 1999, 22(4): 19-22 |
| |
| 作者姓名： | 黄力明 吴小俊 王士同 |
| |
| 作者单位： | 镇江市高等专科学校!212003，镇江，华东船舶工业学院!212003，镇江，华东船舶工业学院!212003，镇江 |
| |
| 摘 要： | 对模糊聚类分析算法进行研究，在模糊Ｃ－ 均值算法（ＦＣＭ）的基础上加以改进，将聚类过程分为二个阶段，形成多阶段模糊Ｃ－ 均值算法（ＭＦＣＭ），使其对Ｉｒｉｓ数据聚类．研究表明：多阶段的模糊Ｃ－ 均值算法比模糊Ｃ－ 均值算法性能优越．
|
| 关 键 词： | 模糊集 聚类分析 模式识别 隶属函数 |
| 修稿时间： | 1998-10-09 |
A Study on Fuzzy Clustering Based on Multistage FCM Algorithm |
| |
| Huang Liming,Wu Xiaojun,Wang Shitong. A Study on Fuzzy Clustering Based on Multistage FCM Algorithm[J]. Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition), 1999, 22(4): 19-22 |
| |
| Authors: | Huang Liming Wu Xiaojun Wang Shitong |
| |
| Abstract: | In this paper, A study is made on fuzzy clustering algorithm, Improvements have been made on the fuzzy C-means clustering algorithm (FCM)by dividing it into two stages, which is transformed into Multistage fuzzy C-means clustering Algorithm (MFCM).Numerical experiment is made on the Iris data. The research indicates that the Multistage fuzzy C-means clustering algorithm is more powerful than fuzzy C-means clustering Algorithm. |
| |
| Keywords: | fuzzy sets clustering pattern recognition membership function |
| 本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录！ |
