一种基于网格划分的模糊聚类算法

凌萍

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提出了一种改进的模糊聚类算法GBFC(Grid Based Fuzzy Clustering).在定义隶属度函数前先做网格划分,形成数据簇的基本形状,并提供真实的参数信息参与此后的隶属度函数定义.隶属度函数综合考虑了影响簇形状的因素,具有合理直观的几何意义且形式简洁.算法通过网格划分加速聚类过程,通过模糊隶属度函数容忍噪声数据,克服了传统模糊聚类算法时间耗费量大的缺点.实验表明该算法具有良好的聚类性能.

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来源
《江苏师范大学学报：自然科学版》 |2005年第1期|39-44|共6页
作者
凌萍;
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作者单位

吉林大学计算机科学与技术学院;

徐州师范大学计算机科学与技术学院;

江苏徐州221116;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类各科教学法、教学参考书;人工神经网络与计算;
关键词
模糊聚类算法; 模糊隶属度函数; 网格划分; 噪声数据; 加速; 过程; 形状; 基本形; 几何意义; 克服;

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