引用本文:王士同,江海峰,陆宏钧.关于切换回归的集成模糊聚类算法 GFC.软件学报,2002,13(10):1905-1914
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关于切换回归的集成模糊聚类算法 GFC
王士同1,2, 江海峰2, 陆宏钧2
1.江南大学,信息学院,江苏,无锡,214036;2.香港科技大学,计算机系,香港
摘要:
已经有多个方法可用于解决切换回归问题.根据所提出的基于Newton引力定理的引力聚类算法GC,结合模糊聚类算法,进一步提出了新的集成模糊聚类算法 GFC.理论分析表明GFC 能收敛到局部最小.实验结果表明GFC在解决切换回归问题时,比标准模糊聚类算法更有效,特别在收敛速度方面.
关键词:  切换回归  模糊聚类  引力聚类
DOI:
分类号:
基金项目:
An Integrated Fuzzy Clustering Algorithm GFC for Switching Regressions
WANG Shi-tong,JIANG Hai-feng,LU Hong-jun
Abstract:
In order to solve switching regression problems, many approaches have been investigated. In this paper, anintegrated fuzzy clustering algorithm GFC that combines gravity-based clustering algorithm GC with fuzzy clustering is presented. GC, as a new hard clustering algorithm presented here, is based on the well-known Newton's Gravity Law. The theoretic analysis shows that GFC can conve rge to a local minimum of the object function. Experimental results show that GFC for switching regression problems has better performance than standard fuzzy clustering algorithms, especially in terms of convergence speed.
Key words:  switching regression  fuzzy clustering  gravity-based clustering

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