《表2 在UCI的标准数据集iris上的算法结果对比》
表2为K-means和MKFCM对UCI标准数据集iris上的聚类结果,本例中MKFCM采用了高斯核,且σ=200。上述MKFCM算法在初始化聚类中心后,通过多次迭代,不断更新隶属度和聚类中心,直到目标函数满足收敛阈值的要求,最后根据隶属度的大小将样本划归到隶属度最大的类中去。结果表明KFCM算法相较K-Means算法而言具有更好的稳定性。
图表编号 | XD0055165100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.06.10 |
作者 | 谢伟、赵琦、郭乃网、苏运、田英杰 |
绘制单位 | 国网上海市电力公司、复旦大学数学科学学院、国网上海市电力公司、国网上海市电力公司、国网上海市电力公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |