【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 .模糊指标m的选取对FCM的性能有重要影响 .但使用模糊C均值算法时 ,理论上如何选取模糊指标m一直是一个问题 .该文指出当一个
【基金项目】
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教育部科学技术重点项目 (0 2 0 3 1);北方交通大学校基金资助
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模糊C均值算法 (FCM)是经常使用的聚类算法之一 .模糊指标m的选取对FCM的性能有重要影响 .但使用模糊C均值算法时 ,理论上如何选取模糊指标m一直是一个问题 .该文指出当一个数据被聚集成c个子类时 ,每个子类一般情形下应有不同的类中心 .据此作者通过研究FCM算法的收敛点集的性质 ,得到了FCM算法的平凡解的稳定性判据 ,由此证明了如何选取模糊指标m理论上依赖于数据本身 ,并给出了理论上选取模糊指标m的规则 .实验结果说明了该文给出的规则是有效的
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