%0 Journal Article
%T 分层模糊最小最大聚类算法*
%A 杨静
%A 高隽
%A 徐小红
%A 刘旭
%J 模式识别与人工智能
%P 558-564
%D 2007
%X 聚类是非监督学习的关键问题.本文在模糊最小最大聚类网络(FMMCN)和分层聚类思想的基础上，提出一种分层模糊最小最大聚类算法.与目前的常用聚类算法相比，该方法可以根据问题需要动态确定聚类数目，并克服FMMCN样本输入次序依赖性的缺陷.对相关数据集的实验结果表明该方法具有优良的聚类性能.
%K 非监督学习
%K 聚类
%K 模糊最小最大聚类网络(FMMCN)
%K 分层模糊最小最大聚类(HFMM)
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10536.shtml