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在协同聚类算法的基础上引入信息熵权重,用信息熵计算隶属度差异矩阵,极大地简化了算法过程,并通过权重贡献最终实现协同聚类.仿真实验显示,该聚类算法比标准FCM算法、HC-FCM算法的准确度更高,运行时间短,综合性能明显优于其他两种算法.
信息熵加权的协同聚类算法的改进与优化
【摘 要】
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在协同聚类算法的基础上引入信息熵权重,用信息熵计算隶属度差异矩阵,极大地简化了算法过程,并通过权重贡献最终实现协同聚类.仿真实验显示,该聚类算法比标准FCM算法、HC-FCM
【机 构】
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六安职业技术学院信息与电子工程学院
【出 处】
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宁夏师范学院学报
【发表日期】
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2020年1期
【基金项目】
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安徽省教育厅2019年度高校自然科学研究重点项目(KJ2019A1065),安徽省教育厅2019年度高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD74),2018年度高等学校省级质量工程项目(2018mooc340).
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