模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (5): 704-710    DOI:
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模糊k-平面聚类算法*
王颖,陈松灿,张道强,杨绪兵
南京航空航天大学 计算机科学与工程系 南京 210016
Fuzzy k-Plane Clustering Algorithm
WANG Ying, CHEN Song-Can, ZHANG Dao-Qiang,YANG Xu-Bing
Department of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Aeronautics
and Astronautics, Nanjing 210016

全文: PDF (593 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在k-平面聚类(kPC)算法的基础上,通过引入模糊隶属关系,提出模糊k-平面聚类(FkPC)算法.与kPC类似,FkPC同样从原型选择的角度出发,以k个超平面替代传统的点(类中心)作为聚类原型.同时,由于模糊隶属度的引入,FkPC更能体现各样本点和与之对应的聚类平面的隶属关系.在人工数据集和标准数据集上的实验,均证实了FkPC算法的聚类有效性.更深入地揭示出除相似性度量之外,原型表示对聚类结果同样有着至关重要的影响.
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作者相关文章
王颖
陈松灿
张道强
杨绪兵
关键词 k-均值聚类模糊k-均值聚类k-平面聚类(kPC)模糊k-平面聚类(FkPC)    
Abstract:A clustering algorithm named Fuzzy k-Plane Clustering (FkPC) is proposed by introducing fuzzy membership into the prevalent k-Plane Clustering (kPC). From the view of prototype selection, FkPC substitutes hyperplanes for points as the prototype, which is similar with kPC. Meanwhile, FkPC represents the membership between the points and its central hyperplanes much more clearly than kPC, due to the introduction of fuzzy membership into its objective function. Experimental results of both artificial and UCI datasets have proved the clustering validity of FkPC, and they also reveal that besides the similarity metric, the expression of prototype also plays a crucial role in clustering.
Key wordsk-Mean Clustering    Fuzzy k-Mean Clustering    k-Plane Clustering(kPC)    Fuzzy k-Plane Clustering(FkPC)   
收稿日期: 2006-06-30     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60505004,60473035)
作者简介: 王颖,女,1982年生,硕士研究生,主要研究方向为模式识别、神经网络.Email:wy_ssm@sohu.com.陈松灿,男,1962年生,教授,主要研究方向为模式识别、神经网络.张道强,男,1978年生,副教授,主要研究方向为模式识别、神经网络.杨绪兵,男,1973年生,博士研究生,主要研究方向为模式识别、神经网络.
引用本文:   
王颖,陈松灿,张道强,杨绪兵. 模糊k-平面聚类算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(5): 704-710. WANG Ying, CHEN Song-Can, ZHANG Dao-Qiang,YANG Xu-Bing. Fuzzy k-Plane Clustering Algorithm. , 2007, 20(5): 704-710.
链接本文:  
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