1) fuzzy c-means clustering
模糊C均值聚类法
1.
On the research of subtraction clustering,fuzzy C-means clustering and the rule of maximum membership value, they are applied to parts group decision and modified properly in order to deal with the fuzziness of mechanical parts group decision and accord with the fact.
在充分研究减法聚类法、模糊C均值聚类法和最大隶属度原则的基础上,针对机械零件分组中的模糊性,将以上的方法或者原则应用到其中,并结合工程实际情况作适当修改,使其更符合工程实际。
4) FCM clustering algorithm
模糊C-均值聚类算法
1.
Modifying the objective function of FCM and introducing a variable as the parameter to control the tight degree of neighborhood effect present a spatial model to FCM clustering algorithm.
模糊C-均值聚类算法(FCM)已广泛地运用到MR图像的分割中。
5) fuzzy C-mean(FCM) clustering algorithm
模糊C均值(FCM)聚类算法
6) fuzzyc-means(FCM)
模糊c均值聚类方法(FCM)
补充资料：动态模糊聚类法
分子式：
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条