ALLIED FUZZY c-MEANS CLUSTERING MODEL

作     者：武小红 周建江 Wu Xiaohong;Zhou Jianjiang

作者机构：南京航空航天大学信息科学与技术学院 江苏大学电气信息工程学院中国镇江212013 

出 版 物：《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 (南京航空航天大学学报（英文版）)

年 卷 期：2006年第23卷第3期

页      面：208-213页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

主　　题：fuzzy c-means clustering possibilistic c means clustering allied fuzzy c-means clustering 

摘      要：A novel model of fuzzy clustering, i.e. an allied fuzzy c means （AFCM） model is proposed based on the combination of advantages of fuzzy c means （FCM） and possibilistic c means （PCM） clustering. PCM is sensitive to initializations and often generates coincident clusters. AFCM overcomes this shortcoming and it is an ex tension of PCM. Membership and typicality values can be simultaneously produced in AFCM. Experimental re- suits show that noise data can be well processed, coincident clusters are avoided and clustering accuracy is better.