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半监督FCM聚类算法目标函数研究

Objective function of semi-supervised FCM clustering algorithm

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【作者】 李春芳庞雅静钱丽璞高爱华

【Author】 LI Chun-fang1,3,PANG Ya-jing2,QIAN Li-pu3,GAO Ai-hua41.School of Automation and Electrical Engineering,Beihang University,Beijing 100083,China 2.School of Architecture Engineering,Hebei University of Science and Technology,Shijiazhuang 050018,China 3.Network Center,Hebei Institute of Physical Education,Shijiazhuang 050041,China 4.School of E&A,Hebei Normal University of Science and Technology,Qinhuangdao,Hebei 066004,China

【机构】 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院河北体育学院网络中心河北科技大学建筑工程学院河北科技师范学院欧美学院

【摘要】 分析了现有半监督FCM算法目标函数的物理意义和平衡系数α的选取,说明Stutz对Pedrycz目标函数的修改使半监督的物理意义更清楚,它在α=1,0时均退化为标准FCM算法,给出了修改后SS-FCM算法的交替求解过程。实验结果:(1)修改算法与Pedrycz算法有相同的半监督作用和清楚的物理解释;(2)对labeled样本采用FCM算法赋值比用随机数的收敛稳定性高;(3)优选的少量labeled样本,使用模糊协方差的SS-CFCM算法提高了聚类准确性和收敛速度。

【Abstract】 Analyze the physical interpretation of objective function of semi-supervised FCM algorithm and the coefficient α.Illustrate that Stutz’s modification to the objective function provided by Pedrycz is more clear,and when α=1,0,the SS-FCM degrades to FCM.Provide the corresponding alternatively optimizing algorithm of SS-FCM.The experimental results show that:(1) Modified algorithm has same semi-supervised function and has more clear physical interpretation.(2)Using FCM algorithm to as-sign membership for labeled samples is better than using random number(.3)SS-FCM with fuzzy covariance and a small number of good-selected labeled samples can effectively improve the accuracy and convergence rate.

【基金】 国家高技术研究发展计划(863)No.2004AA113040~~
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2009年14期
  • 【分类号】TP181
  • 【被引频次】33
  • 【下载频次】564
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