Fuzziness parameter selection in fuzzy c-means： The perspective of cluster validation

Fuzzy c-means （FCM） algorithm is an important clustering method in pattern recognition, while the fuzziness parameter, m, in FCM algorithm is a key parameter that can significantly affect the result of clustering. Cluster validity index （CVI） is a kind of criterion function to validate the clusterin...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Science China. Information sciences Jg. 57; H. 11; S. 247 - 254
Hauptverfasser:	Zhou, KaiLe, Fu, Chao, Yang, ShanLin
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Heidelberg Science China Press 01.11.2014 Springer Nature B.V
Schlagworte:	Algorithms Clustering Clusters Computer Science Datasets FCM算法 Fuzzy Fuzzy logic Fuzzy set theory Information Systems and Communication Service Optimization Parameters Pattern recognition Research Paper Synthetic data 参数选择有效性指数模糊c均值群集聚类方法聚类结果验证 fuzziness parameter cluster validity index clustering cluster validation fuzzy c-means (FCM)
ISSN:	1674-733X, 1869-1919
Online-Zugang:	Volltext
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