
教授 博士生导师 硕士生导师
性别:男
毕业院校:中国科技大学
学位:博士
所在单位:软件学院、国际信息与软件学院
学科:计算机应用技术
软件工程
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发布时间:2019-03-10
论文类型:期刊论文
发表时间:2007-10-01
发表刊物:计算机工程与应用
收录刊物:CSCD、ISTIC、PKU
卷号:43
期号:28
页面范围:162-165
ISSN号:1002-8331
关键字:聚类分析;多空间;FCM
摘要:FCM是经典的聚类算法,广泛地应用于模式识别、数据挖掘等领域.FCM算法是一种梯度下降优化算法,对初始解敏感并且容易获得局部最优解.空间平滑能够避免启发式局部搜索算法掉入局部最优解.采用空间平滑策略构造一系列光滑程度不同的搜索空间,在不同的搜索空间中执行FCM算法,并利用前层搜索空间的聚类结果来引导本层搜索空间的聚类.FCMS(FCM based on multi-Space)能够跳过局部最优解的"陷阱",增大获得全局最优解的概率,达到提高聚类质量的目的.给出了等距法空间平滑策略,并通过实验对比了FCMS算法与FCM算法的聚类质量.实验结果表明,空间平滑对FCM算法非常有效.