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两阶段模糊c-均值聚类算法及其应用

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Two-stage fuzzy c-mean cluster and its applications
作者:
同小军;曾山;欧军;万波
通讯作者:
Tong, X.(tongxiaojun1998@yahoo.com.cn)
作者机构:
[同小军; Zeng, Shan; 欧军; 万波] Department of Mathematics and Physics, Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430023, China
通讯机构:
Department of Mathematics and Physics, Wuhan Polytechnic University, China
语种:
中文
关键词:
模糊c-均值聚类;聚类中心;灰色逻辑斯谛预测模型;随机误差;区域经济分析
关键词(英文):
fuzzy c-mean cluster;cluster center;gray Logistic forecast model;random error;region economic analysis
期刊:
华中科技大学学报(自然科学版)
ISSN:
1671-4512
年:
2008
卷:
36
期:
11
页码:
71-75
基金类别:
(2005ABA233;2007ABB030):湖北省自然科学基金 :湖北省优秀中青年创新团队资助项目 (D20081802):湖北省教育厅科研项目 (06Q15;06Y23):武汉工业学院校科研和教改项目
机构署名:
本校为第一且通讯机构
摘要:
针对模糊c-均值算法对初始值敏感、收敛结果易陷入局部极小值的缺点,提出了两阶段模糊c-均值聚类算法.首先通过恰当的贴近度(满足相似相近性)估计分类数,选取初始聚类中心;然后通过模糊c-均值算法进行聚类,最后对所得的聚类中心采用逻辑斯谛型的灰色模型进行预测.由于聚类中心具有统计特征,因此较好地克服了样本间的随机误差,灰色逻辑斯谛模型较好地克服了每个样本内误差.采用上述方法对全国30个省市农村居民年收入进行了分析和比较,得出了具有参考价值的结果.
摘要(英文):
Fuzzy c-mean algorithm is sensitive to the starting value and its restraining result is easy to fall into the partial minimum. Thus, two-stage fuzzy c-mean cluster algorithm is proposed. First through the appropriate similar measure (satisfies similarity and nearness) to estimate the classified number, the selection initial cluster center, carries on the cluster again through the fuzzy c-mean algorithm, finally uses the gray Logistic model to the obtained cluster center to carry on the forecast. Because the cluster center has the statistical characteristic, preferably overcome random error bet...

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