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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協(xié)議論文>基于模糊Fisher準則的自適應降維模糊聚類算法

      基于模糊Fisher準則的自適應降維模糊聚類算法

      2010-02-10 | rar | 221 | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      該文指出曹蘇群等人提出的基于模糊*** 準則(FFC)的半模糊聚類算法(FFC-SFCA)中的一個推導錯誤，結合模糊緊性和分離性(FCS)聚類算法提出新的聚類算法：FFC-FCS。FFC-FCS 充分利用FFC 的特征提取和降維特***替運行原始數(shù)據(jù)空間中FFC 和投影空間中的FCS，通過對降維數(shù)據(jù)的聚類實現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)的聚類。FFC-FCS 不僅對低維數(shù)據(jù)具有優(yōu)異的分類性能而且對高維數(shù)據(jù)也表現(xiàn)出一定的分類優(yōu)勢。實驗結果表明，F(xiàn)FC-FCS 的性能明顯優(yōu)于原有的FCS 算法，F(xiàn)FC-SFCA 算法以及經典的模糊C-均值(FCM )算法。
      Fisher 模糊聚
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