%0 Journal Article
%T 一种适用于不规则分布数据的混合聚类算法
%A 马志民
%A 陈汉武
%A 张军
%J 南京师范大学学报(工程技术版)
%P 57-60
%D 2006
%X 作为数据挖掘的一项重要技术,聚类分析具有广泛的应用领域.同时,聚类也是数据挖掘领域中一个相对比较困难的问题.在聚类算法中,基于模糊划分的FCM算法是一种重要的算法.和其它的算法相比,FCM算法具有计算简单、运算速度快,且有比较直观的几何意义的优点,因此在图像处理、模式识别等领域得到了广泛的应用.和所有的c均值算法一样,FCM算法也是只用类中心来表示类,这样只是适合球状类型的簇.本文在目前FCM算法研究的基础上,讨论了传统FCM算法在原型初始化上的局限性.提出一种基于层次凝聚的改进算法,使之能够适用于不规则分布的数据.
%K 模糊划分
%K FCM
%K 层次聚类
%K 模糊度量
%U http://njsfdxgckj.paperonce.org/oa/DArticle.aspx?type=view&id=20060114