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北京航空航天大学学报 2007, Vol. 33 Issue (09) :1121-1126    DOI:
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Bezdek型模糊属性C均值聚类算法
刘敬伟1, 徐美芝2*
1. 北京航空航天大学 理学院, 北京 100083;
2. 清华大学数学科学系, 北京100084
Bezdek type fuzzy attribute C-means clustering algorithm
Liu Jingwei1, Xu Meizhi2*
1. School of Science, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100083, China;
2. Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University, Beijing, 100084

摘要
参考文献
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摘要 推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性C均值聚类算法(FAMC),给出了FAMC算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊C均值算法和属性均值聚类算法.
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刘敬伟
徐美芝
关键词模糊C均值聚类算法   属性均值聚类   稳态函数   基因表达数据     
Abstract: Bezdek type fuzzy attribute C-means clustering algorithm(FAMC) was proposed by extending attribute means clustering(AMC) algorithm based on fuzziness index (or weighting exponent) m. The iterative algorithm was derived and the effect of fuzziness index m on objective function convergence was discussed. The experimental results of pattern recognition performances on standard Iris database and tumor/normal gene chip expression data demonstrate that FAMC is more effective than fuzzy C-means clustering(FCM) algorithm and AMC.
Keywordsfuzzy C-means clustering   attribute means clustering   stable function   gene expression data     
Received 2006-08-23;
Fund:

中国博士后基金资助项目(2003033145)

About author: 刘敬伟(1970-),男,山东昌邑人,副教授,jwliu@buaa.edu.cn.
引用本文:   
刘敬伟, 徐美芝.Bezdek型模糊属性C均值聚类算法[J]  北京航空航天大学学报, 2007,V33(09): 1121-1126
Liu Jingwei, Xu Meizhi.Bezdek type fuzzy attribute C-means clustering algorithm[J]  JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND A, 2007,V33(09): 1121-1126
链接本文:  
http://bhxb.buaa.edu.cn//CN/     或     http://bhxb.buaa.edu.cn//CN/Y2007/V33/I09/1121
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