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基于改进模糊c-均值数据预处理方法的研究
引用本文:肖春景,杨慧,刘春波.基于改进模糊c-均值数据预处理方法的研究[J].中国民航学院学报,2007,25(2):36-39.
作者姓名:肖春景  杨慧  刘春波
作者单位:中国民航大学计算机科学与技术学院 天津300300
基金项目:中国民航大学校科研和教改项目
摘    要:在数据预处理过程中模糊c-均值对初值的设定非常敏感,如果初值设置不好容易陷入局部最优解。提出了用减法聚类对模糊c-均值进行初值设定的方法,并把其应用到了模糊规则的生成过程中,通过实验可知应用此种方法不但可以得到全局最优解,加快收敛速度而且不必事先给定聚类个数,所以这是一种行之有效的数据预处理方法。

关 键 词:减法聚类  模糊c-均值  密度指标  数据预处理
文章编号:1001-5000(2007)02-0036-04
修稿时间:2006-12-15

Research of Ways of Data Pretreatment Based on Improved Fuzzy c-Means
XIAO Chun-jing,YANG Hui,LIU Chun-bo.Research of Ways of Data Pretreatment Based on Improved Fuzzy c-Means[J].Journal of Civil Aviation University of China,2007,25(2):36-39.
Authors:XIAO Chun-jing  YANG Hui  LIU Chun-bo
Institution:Computer Science and technology Institute, CAUC , Tanjin 300300, China
Abstract:It is very sensitivity to its initial value when we use fuzzy c-means(FCM)to put up data pretreatment.It will get into local optimum solution if the setting of initial value is not good.The thesis puts forward a ways that can use subtractive clustering to initialize the initial value of FCM and uses this means in the course of generating the fuzzy rules.The experiments show that this way can gain the optimum solution,quicken the rate of convergence and we need not to give the cluster number beforehand.So it is a good way of data pretreatment.
Keywords:subtractive clustering  FCM  density  data pretreatment
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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