文档介绍：140 至庆工学院学报
刘蕊洁，等：楔糊C均值聚类算法 141
2008年2月
Feb. 2008
第22卷第2期
Vol. 22
重庆工学院学报(自然科学)
Journal of Chon旳ing Institute of Technology( Natural Science)
模糊c均值聚类算法
刘蕊洁，张金波，刘锐
(兰州交通大学数理与软件工程学院，兰州730070)
摘要:模糊聚类是-，从理论和实 | 验2个方面研究了模縄c均值聚类算法，并对该算法的优点及存在的问题进行了分析•结果表 | 明，该算法设计简中，应用范圈广，但仍存在容易陷入局部极值点等问题，还需进一步研究. ［关链 词:模糊c均值算法;模縄聚类；聚类分析
| 中图分类号:TP181 文献标识码：A 文章编号:1671 -0924(2008)02 - 0139 - 03
Fuzzy c-Means Clustering Algorithm
LIU Rui-jie, ZHANG Jin-bo, LIU Rui
(School of Maiheniatics, Physics and Software Engineering, i^nzhou Jiaotong University, I^nzhou 730070. China)
Abstract： Fuzzy clustering is a powerful unsupervised method for the analysis of data and construction of models. This paper presents an overview of fuzzy clustering and do some study of fuzzy C means clustering algprithm in terms of lheory and experiment, analyzes its advantages and existing problems ・ Results show that this algorithm is simple in design9 can be widely used, but there are still some problems in it, and therefore, it is necessary to be studied further.
Key words： fuzzy c・Mean algorithm; fuzzy clustering; clustering analysis
140 至庆工学院学报
刘蕊洁，等：楔糊C均值聚类算法 141
2008年2月
Feb. 2008
・ 收稿日期：2007-)2・20
作者简介:刘蕊洁(1983-),女,河北人，硕士，主要从事模糊聚类研究.
聚类分析是多元统计分析的一种，也是非监 标记的样本集按某种准则划分为若干个子集 (类)，使相似的样本尽可能的归为一类，而将不相 待辨识的对象严格地划分到某