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本文利用模糊决策理论提出了一种模糊c均值(FCM)聚类算法中加权指数m的优选方法。文中定义了合适的模糊目标和模糊约束,通过模糊决策确定最佳的m值,以保证FCM算法获得好的聚类效果。实验结果显示了该方法的有效性,并得到实际应用中m的最佳取值范围为[1.5,2.5]。
模糊c均值聚类算法中参数m的优选
【摘 要】
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本文利用模糊决策理论提出了一种模糊c均值(FCM)聚类算法中加权指数m的优选方法。文中定义了合适的模糊目标和模糊约束,通过模糊决策确定最佳的m值,以保证FCM算法获得好的聚
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院; 深圳大学;
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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