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- 点密度加权FCM算法的聚类有效性研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：模糊C-均值(FCM)算法是一种非监督的模式识别方法.由于该算法具有对数据集进行等划分的趋势,因此影响其聚类精度.利用数据点的密度大小作为权值,借助数据本身的分布特性,提出了一种点密度加权模糊C-均值算法.该方法不仅在一定程度上克服了FCM算法的缺陷,而且具有良好的收敛性.以聚类已知的少量数据点作为监督信息指导聚类,聚类效果进一步改善.并用聚类有效性函数对算法的聚类有效性进行了评价,从而为算法的聚类性能提供了理论依据.
- 实时半盲非线性均衡算法:N-伪递推模糊C-均值均衡算法北大核心CSCDCSTPCD
- 对手抑制式模糊C-均值算法北大核心CSCDCSTPCD
- 引入聚类分析的光伏出力建模及其在可靠性评估中的应用北大核心CSCDCSTPCD
- 一种模糊核聚类算法的改进
- 基于混沌和动态变异蛙跳的模糊聚类算法CSCDCSTPCD摘要：针对模糊C-均值FCM（Fuzzy C-Means）聚类算法易陷入局部最优解，对初始值敏感的缺点。提出基于混沌和动态变异蛙跳SFLA（shuffled frog leaping algorithm）的FCM算法。该算法先用混沌的Tent序列初始化青蛙群体以增强群体的多样性，提高初始解的质量；并根据青蛙的适应度方差值选择相应的变异概率。再将改进后的蛙跳算法优化FCM算法，最后求取全局最优。人工数据及经典数据集的仿真结果表明，该算法（CM…查看全部>>
- 软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法的研究北大核心CSCDCSTPCD
- 多核环境下的图像分割并行算法研究CSCDCSTPCD
- 基于视频检测技术的交通拥挤判别模型北大核心CSCDCSTPCD
- 基于模糊C-均值的立地类型组划分北大核心CSCDCSTPCD