区间型数据的模糊c均值聚类算法

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【摘要】

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提取区间型数据的特征值,给出适用于区间型数据模糊聚类的FCM算法族(IFCM).该算法适用于不同特征样本数据的模糊聚类运算,并可对聚类结果进行优化.聚类效果的仿真比较表明,IF

【作者】

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张伟斌刘文江

【机构】

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西安交通大学电子与信息工程学院

【出处】

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计算机工程

【发表日期】

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2004年期

【关键词】

：

模糊聚类区间型数据距离

【基金项目】

：

国家自然科学基金;

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提取区间型数据的特征值,给出适用于区间型数据模糊聚类的FCM算法族(IFCM).该算法适用于不同特征样本数据的模糊聚类运算,并可对聚类结果进行优化.聚类效果的仿真比较表明,IFCM聚类的平均失真度比基于欧氏距离的FCM聚类算法低6.81%.由于距离定义的合理性,IFCM可以根据区间型数据的不同特点调整特征值的聚类权重,并推广至多维类型数据的模糊聚类.

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