计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2015年
5期
1015-1018
,共4页
模糊C均值聚类%可能性C均值聚类%加权指数%模糊判决准则
模糊C均值聚類%可能性C均值聚類%加權指數%模糊判決準則
모호C균치취류%가능성C균치취류%가권지수%모호판결준칙
fuzzy C-means clustering%possibilistic C-means clustering%weighting exponent%fuzzy decision criterion
可能性C均值聚类算法(PCM)中模糊加权指标m要求大于1,通过对PCM算法的分析讨论,将PCM算法中模糊加权指标m设置为多个独立变量,且将其取值范围进行了扩展,称之为广义可能性C均值聚类(GPCM).GPCM从理论上分析了加权指标m的扩展取值范围,并利用粒子群算法(PSO)对样本模糊隶属度进行估计.GPCM算法突破了PCM算法对参数m的约束.仿真实验验证了所提算法的有效性.
可能性C均值聚類算法(PCM)中模糊加權指標m要求大于1,通過對PCM算法的分析討論,將PCM算法中模糊加權指標m設置為多箇獨立變量,且將其取值範圍進行瞭擴展,稱之為廣義可能性C均值聚類(GPCM).GPCM從理論上分析瞭加權指標m的擴展取值範圍,併利用粒子群算法(PSO)對樣本模糊隸屬度進行估計.GPCM算法突破瞭PCM算法對參數m的約束.倣真實驗驗證瞭所提算法的有效性.
가능성C균치취류산법(PCM)중모호가권지표m요구대우1,통과대PCM산법적분석토론,장PCM산법중모호가권지표m설치위다개독립변량,차장기취치범위진행료확전,칭지위엄의가능성C균치취류(GPCM).GPCM종이론상분석료가권지표m적확전취치범위,병이용입자군산법(PSO)대양본모호대속도진행고계.GPCM산법돌파료PCM산법대삼수m적약속.방진실험험증료소제산법적유효성.
