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基于AFS拓扑和FCM的模糊聚类分析
  • ISSN号：1001-7402
  • 期刊名称：《模糊系统与数学》
  • 时间：0
  • 分类：O159[理学—数学;理学—基础数学]
  • 作者机构：[1]景德镇陶瓷学院信息工程学院,江西景德镇333403, [2]大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连116024
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60575039）
作者： 邱望仁[1,2], 詹棠森[1], 刘晓东[2]
关键词： 聚类分析, AFS理论, 模糊C-均值, Cluster Analysis, AFS Theory, Fuzzy C-means
中文摘要：

聚类分析是数据挖掘的一个重要研究课题，模糊聚类是聚类分析的一个有效手段。本文在分析AFS方法和FCM算法的基础上，设计了一个基于AFS拓扑和FCM的模糊聚类算法，进行iris数据的聚类实验证明它聚类结果优于传统的FCM聚类算法，具有很好的推广性和实际应用价值。

英文摘要：

Cluster analysis is an important research topic in data mining （DM）, fuzzy cluster analysis is an effective method of cluster analysis. This paper proposes a novel clustering algorithm after analyzing the AFS theory and FCM algorithm. The experimenttal results show that it is not only better than tradition FCM algorithm but also has good practical value and can be used into other field easily.

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期刊信息
  • 《模糊系统与数学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国防科技大学
  • 主办单位:国防科技大学理学院 国防科技大学理学院
  • 主编：刘应明
  • 地址：湖南长沙国防科技大学理学院
  • 邮编：410073
  • 邮箱：fuzzysys@cfsm.cn
  • 电话：0731-84576220
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-7402
  • 国内统一刊号：ISSN：43-1179/O1
  • 邮发代号:42-180
  • 获奖情况:
  • 美国《数学评论》（Mathematical Reviews）核心引...,中国科技论文统计源期刊,《中国科学引文数据库》来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:8133