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具有特征排序功能的鲁棒性模糊聚类方法
  • ISSN号：0254-4156
  • 期刊名称：《自动化学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]江南大学信息工程学院,无锡214122, [2]盐城工学院信息工程学院,盐城224001, [3]浙江大学CAD&CG;国家重点实验室,杭州310027
  • 相关基金：国家高技术研究发展计划（863计划）（2007AA1Z158,2006AA10Z313）,国家自然科学基金（60773206,60704047）,浙江大学CAD＆CG国家重点实验室开放课题资助
作者： 皋军[1,2,3], 王士同[1,3]
关键词： 模糊聚类, 收敛性, 权参数, 鲁棒性, Fuzzy clustering, convergence, weights, robustness
中文摘要：

提出了一种加权模糊聚类算法，其优势在于能在实现有效聚类的同时，对样本噪音进行识别和按样本特征对聚类的贡献程度进行排序．因此，本文所提出的方法具有鲁棒性，并可对所得的特征排序进行特征选择，实验结果表明了该方法具有上述优势．

英文摘要：

This paper proposes a weighted fuzzy clustering algorithm （FCA） that can identify the noise of samples and rank the samples＇ features simultaneously according to their contribution degrees, while realizing clustering efficiently. Therefore, the FCA is robust and can be used to extract the sample＇s features. Experimental results indicate the above advantages of the FCA.

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编：王飞跃
  • 地址：北京东黄城根北街16号
  • 邮编：100717
  • 邮箱：aas@ia.ac.cn
  • 电话：010-64019820
  • 国际标准刊号：ISSN：0254-4156
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,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）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:27550