模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2010, Vol. 23 Issue (1): 120-126    DOI:
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一种协同的FCPM模糊聚类算法
祁宏宇1,吴小俊1,王士同1,杨静宇
1.江南大学 信息工程学院 无锡 214122
2.南京理工大学 计算机科学与技术学院 南京 210094
Collaborative FCPM Fuzzy Clustering Algorithm
QI Hong-Yu1,WU Xiao-Jun1,WANG Shi-Tong1,YANG Jing-Yu2
1.School of Information Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122
2.School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094

全文: PDF (364 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 比重隶属度模糊聚类(FCPM)算法可从不同角度解决聚类问题,取得较好效果。协同聚类算法利用不同特征子集之间的协同关系,并与其它聚类算法相结合,可提高原有的聚类性能。文中在FCPM聚类算法的基础上进行改进,将其与协同聚类算法相结合,提出一种协同的FCPM聚类算法。该算法在原有FCPM聚类算法的基础上,提高对数据集的聚类效果。在对数据集Wine和Iris进行测试的结果表明,该方法优于FCPM算法,说明该方法的有效性。
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祁宏宇1
吴小俊1
王士同1
杨静宇
关键词 比重隶属度模糊聚类(FCPM)模糊C均值(FCM)协同模糊聚类    
Abstract:Fuzzy clustering with proportional membership (FCPM) algorithm can solve the clustering problem from different viewpoints. With the collaborative relations among different feature subsets, the collaborative fuzzy clustering is combined with other clustering algorithms to make its clustering result better than that of the one with the original algorithm. An improved fuzzy clustering algorithm is proposed based on the combination of FCPM and collaborative fuzzy clustering. The experimental results on the Wine and Iris datasets show the effectiveness of the proposed method.
Key wordsFuzzy Clustering with Proportional Membership (FCPM)    Fuzzy C-Mean (FCM)    Collaborative Fuzzy Clustering   
收稿日期: 2008-04-11     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金(No.60572034,90820002)、江苏省自然科学基金(No.BK2006081)资助项目
作者简介: 祁宏宇,女,1982年生,硕士研究生,主要研究方向为人脸验证、模式识别.E-mail:xiaoqi712@163.com.吴小俊,男,1967年生,教授,博士生导师,主要研究方向为神经网络、模式识别和人工智能.王士同,男,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为神经网络、模糊系统、模糊人工智能.杨静宇,男,1941年生,教授,博士生导师,主要研究方向为计算机视觉、信息融合、模式识别、智能机器人等.
引用本文:   
祁宏宇,吴小俊,王士同,杨静宇. 一种协同的FCPM模糊聚类算法[J]. 模式识别与人工智能, 2010, 23(1): 120-126. QI Hong-Yu,WU Xiao-Jun,WANG Shi-Tong,YANG Jing-Yu. Collaborative FCPM Fuzzy Clustering Algorithm. , 2010, 23(1): 120-126.
链接本文:  
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