一种模糊C均值聚类算法及实现
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

刘志国(1980-),吉林延边人,高级工程师,博士,研究方向为雷达信号处理与雷达总体设计

通讯作者:

中图分类号:

TP311

基金项目:


Realization of Fuzzy c-Means Clustering Algorithm
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。本文对模糊聚类进行了概述, 从理论和实验方面研究了模糊 c 均值聚类算法,并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。该算法设计简单,应用范围广,但仍存在容易陷入局部极值点等问题,还需要进一步研究。

    Abstract:

    Fuzzy clustering is a powerful unsupervised method for the analysis of data and construction of models. This paper presents an overview of fuzzy clustering and do some study of fuzzy c-means clustering algorithm in terms of theory and experiment. This algorithm is simple in design, can be widely used. But it is easy to catch in local extreme points in application. Therefore, it is necessary to be studied further.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘志国.一种模糊C均值聚类算法及实现[J].现代导航,2020,11(2):122-125

复制
分享
相关视频

文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2022-05-07
  • 出版日期:
文章二维码