计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
5期
198-200
,共3页
模糊C均值%马氏距离%属性相关%特征加权
模糊C均值%馬氏距離%屬性相關%特徵加權
모호C균치%마씨거리%속성상관%특정가권
模糊聚类分析是模糊模式识别中一个重要研究领域,而其中最经典的模糊C均值算法认为样本矢量各特征对聚类结果贡献均匀,没有考虑不同的属性特征对模式分类的不同影响,在处理属性高相关的数据集时,该算法分错率增加.针对这些问题,提出了一种基于马氏距离特征加权的模糊聚类算法,利用自适应马氏距离的优点对特征加权处理,对高属性相关的数据集进行更有效的分类.实验证明该方法的可行性和有效性.
模糊聚類分析是模糊模式識彆中一箇重要研究領域,而其中最經典的模糊C均值算法認為樣本矢量各特徵對聚類結果貢獻均勻,沒有攷慮不同的屬性特徵對模式分類的不同影響,在處理屬性高相關的數據集時,該算法分錯率增加.針對這些問題,提齣瞭一種基于馬氏距離特徵加權的模糊聚類算法,利用自適應馬氏距離的優點對特徵加權處理,對高屬性相關的數據集進行更有效的分類.實驗證明該方法的可行性和有效性.
모호취류분석시모호모식식별중일개중요연구영역,이기중최경전적모호C균치산법인위양본시량각특정대취류결과공헌균균,몰유고필불동적속성특정대모식분류적불동영향,재처리속성고상관적수거집시,해산법분착솔증가.침대저사문제,제출료일충기우마씨거리특정가권적모호취류산법,이용자괄응마씨거리적우점대특정가권처리,대고속성상관적수거집진행경유효적분류.실험증명해방법적가행성화유효성.
