李雄伟
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
- 供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
- 发文基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项国家自然科学基金甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于改进马氏距离的模糊C聚类研究
- 提出一种基于改进马氏距离的模糊c聚类算法,先通过对数据集进行加权,然后对数据的马氏距离进行协方差处理。研究结果表明:该方法可以对高相关属性的数据集进行有效分类,能降低分错率,该方法具有可行性和有效性。
- 赵小强李雄伟
- 关键词：模糊C均值协方差矩阵
- 文献传递
- 基于改进马氏距离的模糊C聚类研究
- 本文提出一种基于改进马氏距离的模糊C聚类算法,先通过对数据集进行加权,然后对数据的马氏距离进行协方差处理.研究结果表明:该方法可以对高相关属性的数据集进行有效分类,能降低分错率,该方法具有可行性和有效性.
- 赵小强李雄伟
- 关键词：模糊聚类算法
- 文献传递
- 改进模糊C-均值聚类算法的数据挖掘研究
- 随着社会进步迅速不断加快，经济水平的日益提高。工业过程在信息化技术的引领下，整个生产过程出现了质的飞跃，在生产线上出现无人监督无人操作的现象。人们从体力劳动中脱离出来，更多的从事脑力的劳动，企业摆脱了高烟囱的时代。一方面...
- 李雄伟
- 关键词：数据挖掘模糊C均值聚类
- 基于改进马氏距离的模糊C聚类研究被引量：5
- 2013年
- 提出一种基于改进马氏距离的模糊C聚类算法,先通过对数据集进行加权,然后对数据的马氏距离进行协方差处理。研究结果表明:该方法可以对高相关属性的数据集进行有效分类,能降低分错率,该方法具有可行性和有效性。
- 赵小强李雄伟
- 关键词：模糊C均值协方差矩阵
- 基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究被引量：6
- 2013年
- 模糊C-均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中常用的方法之一,但往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小值的问题。该文提出了一种基于人工萤火虫(GSO)的模糊聚类算法(GSFM)。该算法引入了全局寻优能力强的人工萤火虫算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点。实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好。
- 骆东松李雄伟赵小强
- 关键词：数据挖掘模糊C-均值聚类
