一种非噪声敏感性的模糊C均值聚类算法

陈加顺; 皮德常

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一种非噪声敏感性的模糊C均值聚类算法

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FCM算法提出用模糊隶属度表示样本数据的隶属于某个类的程度,能够克服HCM算法划分的不合理性.研究分析发现FCM算法对噪声数据具有敏感性,很难有效的识别噪声数据;FCM由于限制条件使得聚类结果与实际的分类不一致.针对此不足之处,文章提出一种非噪声敏感性FCM算法（INFCM）,取消了限制条件,用典型值代替了隶属度值,构建了目标方程,为了克服聚类过程中一致性,在目标方程中增加了惩罚因子,分析了惩罚因子的组成,最后提出了聚类算法步骤.实验表明新的聚类算法能够有效克服对噪声的敏感性,提高了聚类的可理解性.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2014年第6期|1427-1431|共5页
作者
陈加顺; 皮德常;
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作者单位

1. 南京航空航天大学计算机科学技术学院 2. 淮工淮海工学院计算机工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
模糊C均值; 隶属度; 惩罚因子; 非噪声敏感性;

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