结合引力的模糊C-值聚类算法研究

袁英; 陈立潮; 任姚鹏; 王秀慧

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结合引力的模糊C-值聚类算法研究

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基于距离的模糊聚类算法是把数据对象视为互相独立的,虽然在一定程度上反映了数据对象间的位置关系,但不能反映多重关系,使计算量急剧增加,时间复杂度高,收敛速度慢.对模糊C-均值聚类算法进行了改进,在原有的模糊C-均值聚类算法基础上,引入了物理学中的万有引力思想,提出了一种基于引力改进的模糊聚类算法.实验分析表明,该算法能够较好地克服基于距离的模糊聚类算法仅考虑单一位置关系的缺点,并且在一定程度上降低了时间复杂度,提高了算法的收敛速度,聚类效果较好.

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来源
《计算机应用与软件》 |2010年第8期|271-272291|共3页
作者
袁英; 陈立潮; 任姚鹏; 王秀慧;
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作者单位

太原科技大学计算机科学与技术学院;

山西;

太原;

030024;

太原科技大学计算机科学与技术学院;

山西;

太原;

030024;

太原科技大学计算机科学与技术学院;

山西;

太原;

030024;

太原科技大学计算机科学与技术学院;

山西;

太原;

030024;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
模糊聚类; 模糊C-均值; 距离; 引力;

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