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基于近邻传播算法的半监督聚类
  • 期刊名称:软件学报,19 (11): 2803-2813,2008
  • 时间:0
  • 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:[1]郑州大学软件技术学院,河南部州450002, [2]河南职业技术学院信息工程系,河南郑州450046, [3]北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60875031); 河南省科技攻关项目(102102210490)
  • 相关项目:近邻传播算法中的几个关键问题研究
中文摘要:

属性加权FCM算法可在算法迭代过程中求出各属性的权值,并不影响算法本身的执行效率,可发现隐藏在部分属性中的类结构,提高分类准确率。鉴于参数对算法性能的影响,本文对该算法的目标函数进行了理论分析,通过严格的公式推导之后,给出了算法的参数选择规则。经实验证明,该规则对于属性加权FCM算法的参数选择有一定的指导作用。

英文摘要:

Attribute-Weighted Fuzzy C-means Algorithm mentioned in this paper may have different influence on each attribute with the iteration of objective function at the same time.It can find out the latent cluster structure without reducing the algorithm's efficiency.Considering the fact that parameters influence the results,this paper proposes a theoretic analysis based on the objective function of this algorithm.After strict formula derivation,this paper provides a parameters choosing rule.The experiments proved that this rule offers a parameters' choosing guideline to the AWFCM proposed in this paper.

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