文献类型：期刊文章

作　　者：邢婷[1] 邢治国[2] 王凤领[1]

机构地区：[1]哈尔滨德强商务学院计算机与信息工程系,黑龙江哈尔滨150025 [2]三锐系统株式会社事业统括部

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：黑龙江省教育厅科学技术研究基金项目(11553040)

年　　份：2010

卷　　号：31

期　　号：23

起止页码：5092-5095

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对模糊聚类存在的数据收缩问题的不足,提出了一种改进现有模糊聚类算法的方法,并进行仿真实验研究。模糊C-均值(FCM)算法主要通过目标函数的迭代优化来实现集合划分,以信息熵作为模糊C-均值算法的约束条件,给出改进算法的推导过程,得出改进后的模糊C-均值算法的隶属度和聚类中心,实现了模糊C-均值的改进算法。实验结果可以表明,改进的模糊C-均值算法是有效的,能够表现出比模糊C-均值算法更好的性能,在实际应用中可以取得较好的聚类效果。

关 键 词：模糊聚类 模糊C-均值算法 聚类分析 信息熵 聚类算法

分 类 号：TP18]