计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
20期
133-135
,共3页
模糊C-均值%权值%聚类
模糊C-均值%權值%聚類
모호C-균치%권치%취류
为解决模糊C-均值(FCM)聚类算法对噪声和孤立点数据敏感、样本分布不均衡的问题,提出了具体的改进和提高的方法:改进隶属度函数,以消除孤立点对聚类结果的影响;为每个样本点赋予一个定量的权值,以区分不同的样本点对于知识发现的不同作用,改善噪音和分布不均衡的样本集的聚类结果.实验结果表明该算法具有更好的健壮性和聚类效果.
為解決模糊C-均值(FCM)聚類算法對譟聲和孤立點數據敏感、樣本分佈不均衡的問題,提齣瞭具體的改進和提高的方法:改進隸屬度函數,以消除孤立點對聚類結果的影響;為每箇樣本點賦予一箇定量的權值,以區分不同的樣本點對于知識髮現的不同作用,改善譟音和分佈不均衡的樣本集的聚類結果.實驗結果錶明該算法具有更好的健壯性和聚類效果.
위해결모호C-균치(FCM)취류산법대조성화고립점수거민감、양본분포불균형적문제,제출료구체적개진화제고적방법:개진대속도함수,이소제고립점대취류결과적영향;위매개양본점부여일개정량적권치,이구분불동적양본점대우지식발현적불동작용,개선조음화분포불균형적양본집적취류결과.실험결과표명해산법구유경호적건장성화취류효과.
