一种分布式的模糊聚类方法

A Distributed Fuzzy Clustering Method

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中文摘要：由于FCM算法中的初始值需要随机的设定,这种随机性不能保证每次都能达到全局最优,也就是说如果初始聚类中心的设置具有全局的特点,那么聚类的结果才能达到全局最优。因此主要针对模糊c-均值（FCM）聚类算法对初始值很敏感,而且容易陷入局部最优解的这一特点,提出了一种分布式的模糊聚类方法。首先用分治法得到模糊聚类的全局的聚类中心值,然后再用FCM进行聚类,从而克服FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,达到全局最优。经仿真实验证明结果是很理想的。

外文摘要：The initial values in FCM algorithm are setted randomly,so it can not ensure to get to globle optimization.That is,if the initial clustering center values are globle,the clustering results can get to globle optimization.So this paper proposes a distribute

外文关键词：

clustering analysisdistributed methodlarge data set

关键词：

聚类分析分治方法大数据集

基金：

项目编号：

[2005EJ000017][02547015D][B2002118]

出版年：

2011

雁北师范学院学报

雁北师范学院

雁北师范学院学报

ISSN：1009-1939

年,卷(期)：2011.27(1)