%0 Journal Article
%T Fuzzy clustering algorithm using two weighting methods<br>基于两种加权方式的模糊聚类算法*
%A LIU Qiang
%A XIA Shi-xiong
%A ZHOU Yong
%A LIU Bing
%A <br>刘强
%A 夏士雄
%A 周勇
%A 刘兵
%J 计算机应用研究
%D 2011
%I 
%X 模糊聚类是一种应用广泛的数据分析和建模的无监督方法，但该算法受离群点影响较大，并且没有考虑样本数据中各维特征对聚类贡献程度的不同。针对这两个问题，提出了基于两种加权方式的聚类算法，该算法定义了一种新的样本加权的概念，减弱了离群点对聚类的干扰，同时为数据样本的每一维特征赋予一个权值，使聚类更加准确。仿真实验结果验证了该算法的有效性。
%K 聚类分析
%K 聚类中心
%K 离群点
%K 特征加权
%K 样本加权
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=FB5801A5F05F25BDCBAF25D138D6DFB6&yid=9377ED8094509821&vid=D3E34374A0D77D7F&iid=59906B3B2830C2C5&sid=866962B3D8C7E53F&eid=A3F82965D63F987C&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=16