【摘 要】
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模糊c均值算法(FCM)是经常使用的聚类算法之一.使用模糊c均值算法时,如何选取模糊指标 m一直是一个悬而未决的问题.部分文献根据实验结果建议最佳的权重指数可能位于区间 [1.
【机 构】
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北方交通大学计算机学院,北京大学数学科学院信息科学系
【基金项目】
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教育部科学技术研究项目,北方交通大学校科研和教改项目
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模糊c均值算法(FCM)是经常使用的聚类算法之一.使用模糊c均值算法时,如何选取模糊指标 m一直是一个悬而未决的问题.部分文献根据实验结果建议最佳的权重指数可能位于区间 [1.5,2.5],但大多数研究者使用m=2.本文阐述了FCM算法有效性与聚类有效性之间的理论联系,指出如果某个权重指数使得FCM算法作为聚类算法不能有效工作,则其不能作为最佳的权重指数.据此,我们进行了数据实验,数据实验结果说明了权重指数的最佳取值未必位于区间[1.5,2.5].
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