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基于高斯隶属度的包容性指标模糊聚类算法  
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【英文篇名】 The fuzzy clustering algorithm based on inclusion index of Gausian membership function
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【作者】 翟鹏; 李登道;
【英文作者】 ZHAI Peng; LI Deng-dao; Department of Computer Science; University of Jining; State Key Laboratory of Digital Publishing Technology (Peking University Founder Group Co.; Ltd); College of Information Science and Engineering; Shandong University of Science and Technolgy;
【作者单位】 济宁学院计算机科学系; 数字出版技术国家重点实验室(筹); 山东科技大学信息学院;
【文献出处】 山东大学学报(理学版) , Journal of Shandong University(Natural Science), 编辑部邮箱 2016年 05期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 包容性指标; 聚类算法; 距离; 隶属度;
【英文关键词】 inclusion index; clustering algorithm; distance; membership function;
【摘要】 基于传统的模糊聚类算法(C-means、FCM),在高斯隶属度函数的基础上给出了包含性指标的定义,提出了基于高斯隶属度的包容性指标模糊聚类算法(fuzzy inclusion-based clustering,FIC)。该方法通过获取高斯隶属度函数的包含性指标,为每个分类确定一个支持距离的半定性矩阵,来保证每个分类到所有数据类的距离和与所有数据类包含度的总和一致。通过UCI中Wine数据集进行了仿真实验,实验结果表明与FCM算法相比较,FIC算法具有更好的有效性和可行性。
【英文摘要】 Based on traditional fuzzy clustering algorithm,such as Fuzzy algorithm and C-means algorithm,the definition of inclusion index is taken into account the fuzzy clustering algorithm proposed,which is based on Gaussian membership functions. This algorithm ensure that the distance of each classification to another classifications is the same by a semi definite matrix,which preserves the inclusion index of Gausian membership function. The simulation experiment results with the Wine data set of UCI showthat,comp...
【基金】 山东省自然科学基金计划-青年基金项目(ZR2013FQ024)
【更新日期】 2016-06-01
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/37.1389.N.20160418.1124.012.htmlZHAI Peng1,2,LI Deng-dao3(1.Department of Computer Science,University of Jining,Qufu 273155,Shandong,China;2.State Key Laboratory of Digital Publishing Technology(Peking Universi

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