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基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法
信息科学 | 更新时间：2024-05-06
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    • 基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法

    • Fuzzy C-means clustering algorithm based on adaptive neighbors information

    • “针对传统模糊C均值（FCM）算法在聚类过程中易受噪声、异常值等因素干扰的问题，研究者在聚类分析领域取得了新进展。他们提出了一种基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法，通过引入样本点和类中心点的近邻信息，增强了算法对数据结构的感知能力，从而提高了聚类的稳定性和性能。这一创新方法不仅丰富了聚类分析的理论体系，还为实际应用中处理复杂数据提供了有效工具。在基准数据集上的实验结果显示，该算法相较于其他先进聚类算法，性能提升了10%以上。同时，研究者还从参数敏感性、收敛性、消融实验等方面对算法进行了全面评价，进一步验证了其可行性与有效性。这一研究成果对于推动聚类分析领域的发展具有重要意义。”
    • 光学精密工程   2024年32卷第7期 页码：1045-1058

    • DOI：10.37188/OPE.20243207.1045    

      中图分类号： TP394.1;TH691.9

    • 收稿日期：2023-08-28，

      修回日期：2023-10-11，

      纸质出版日期：2024-04-10

    移动端阅览

  • 高云龙,李建鹏,郑兴莘等.基于自适应近邻信息的模糊C均值聚类算法[J].光学精密工程,2024,32(07):1045-1058. DOI： 10.37188/OPE.20243207.1045.

    GAO Yunlong,LI Jianpeng,ZHENG Xingshen,et al.Fuzzy C-means clustering algorithm based on adaptive neighbors information[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(07):1045-1058. DOI： 10.37188/OPE.20243207.1045.

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相关作者

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相关机构

哈尔滨工业大学 空间控制与惯性技术研究中心
中国工程物理研究院 机械制造工艺研究所
西安交通大学 机械工程学院
山东大学 控制科学与工程学院, 山东 济南 250061
长春理工大学 光电工程学院
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