Multistage random sampling genetic-algorithm-based fuzzy c-means clustering algorithm

This work presents a multistage random sampling genetic-algorithm-based fuzzy c-means clustering algorithm (called GMRFCM), which can significantly reduce the iterative times required to converge, the sensitivity to the initialization, and can obtain a better partition of a data set into c classes....

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings of 2004 International Conference on Machine Learning and Cybernetics : August 6-29, 2004, Worldfield Convention Hotel, Shanghai, China Ročník 4; s. 2069 - 2073 vol.4
Hlavní autoři:	Yun-Ying Dong, Yun-Jie Zhang, Chun-Ling Chang
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 2004
Témata:	Biological cells Clustering algorithms Convergence Fuzzy sets Genetic mutations Iterative algorithms Mathematics Partitioning algorithms Physics Sampling methods
ISBN:	0780384032, 9780780384033
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!