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题名基于自适应模糊C-均值的增量式聚类算法
被引量：11
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作者
张忠平
陈丽萍
王爱杰
林志杰
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期60-62,65,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60773100)
教育部科学技术研究基金资助重点项目(205014)
河北省教育厅科研计划基金资助项目(2006143)
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文摘
针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观因素,获得比较符合用户需求的聚类结果,并能在原有聚类结果的基础上简单有效地处理更新数据,过滤噪声数据,较好地避免大量重复计算。
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关键词
聚类分析
模糊C-均值算法
增量式聚类
aifcm算法
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Keywords
cluster analysis
Fuzzy C-Means（FCM） algorithm
incremental clustering
Adaptive Incremental Fuzzy C-Means（aifcm） algorithm
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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