一种模糊聚类算法归类的研究
李翠霞
于剑
1.北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,1000442.北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044
摘要：模糊C均值(FCM)算法是模式识别领域应用最广的聚类算法之一.但是FCM算法存在很多缺点,其中以对噪声数据敏感,鲁棒性较差最为突出.针对这种情况,Lee于1994年提出了一种所谓的改进模糊C均值算法-Lee's算法.但是本文证明了Lee's算法并不是一种真正意义上的模糊C均值改进算法,而是Krishnapuram和Keller于1993年所提出的PCM算法的一种特殊情况.数值实验进一步证明了我们的结论.这对合理地使用模糊聚类算法提供了一定的理论依据.
关键词：聚类模糊C均值(FCM)算法隶属度权重指数目标函数
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(60303014)
论文发表日期：2005-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 17-21 )
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