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FCCM算法中基于划分熵的参数优选方法
  • ISSN号:1673-9787
  • 期刊名称:河南理工大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61202286);河南省高等学校青年骨干教师计划项目(20156GJS-068)
  • 相关项目:面向社区的协同检索方法研究
中文摘要:

针对在FCCM及其改进算法中,模糊控制参数Tu往往采用经验值,或者通过多次实验选取最佳的Tu值。在考察了模糊控制参数Tu对于聚类结果的影响和在使用划分熵的变化来衡量聚类结果的明晰程度的基础上,引入隶属度矩阵的平均方差来对模糊控制参数Tu的取值进行限制,通过约束聚类的模糊程度,提出一种基于划分熵的参数优选方法。数据实验表明,使用该方法自动确定的参数Tu可减少直接使用经验值或多次实验选取最佳值时的随机性和偶然性,帮助FCCM算法获得更加稳定的聚类结果。

英文摘要:

In FCCM and its improved algorithms,Tuis assigned based on experiences or the trial and error approach. the effect of fuzzy control parameter Tuinvestigates on the clustering results of FCCM algorithm,constraining the degree of fuzzy clustering,a parameter optimization method based on partition entropy. Data experiments show that the parameter automatically determined by the proposed method can improve the clustering quality of FCCM algorithm effectively.

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期刊信息
  • 《河南理工大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南理工大学
  • 主办单位:河南理工大学
  • 主编:杨小林
  • 地址:河南省焦作市世纪大道2001号
  • 邮编:454000
  • 邮箱:zkxb@hpu.edu.cn
  • 电话:0391-3987253 3987068
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-9787
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1384/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 河南省一级期刊,中文核心期刊,科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4522