科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2009年
17期
5008-5011
,共4页
凝聚层次聚类%模糊c均值聚类%初始聚类中心%全链接
凝聚層次聚類%模糊c均值聚類%初始聚類中心%全鏈接
응취층차취류%모호c균치취류%초시취류중심%전련접
模糊c-均值聚类算法(fuzzy C-means 简称FCM)和层次聚类算法是两种非常重要的聚类算法.由于FCM算法对初始聚类中心敏感,并且需要人为确定聚类类别数,这样收敛结果易陷入局部最优解.通过对这两种聚类算法的分析,首先对传统的凝聚层次聚类算法提出了改进,然后用改进的凝聚层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,最后用FCM算法进行再次聚类,以此得到更好的聚类结果并且减少了执行时间和迭代次数.
模糊c-均值聚類算法(fuzzy C-means 簡稱FCM)和層次聚類算法是兩種非常重要的聚類算法.由于FCM算法對初始聚類中心敏感,併且需要人為確定聚類類彆數,這樣收斂結果易陷入跼部最優解.通過對這兩種聚類算法的分析,首先對傳統的凝聚層次聚類算法提齣瞭改進,然後用改進的凝聚層次聚類算法得到最佳聚類數和初始聚類中心,最後用FCM算法進行再次聚類,以此得到更好的聚類結果併且減少瞭執行時間和迭代次數.
모호c-균치취류산법(fuzzy C-means 간칭FCM)화층차취류산법시량충비상중요적취류산법.유우FCM산법대초시취류중심민감,병차수요인위학정취류유별수,저양수렴결과역함입국부최우해.통과대저량충취류산법적분석,수선대전통적응취층차취류산법제출료개진,연후용개진적응취층차취류산법득도최가취류수화초시취류중심,최후용FCM산법진행재차취류,이차득도경호적취류결과병차감소료집행시간화질대차수.
