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模糊聚類算法及應用

包郵 模糊聚類算法及應用

作者:蔡靜穎
出版社:冶金工業(yè)出版社出版時間:2015-08-01
開本: 32開 頁數(shù): 131
讀者評分:5分1條評論
本類榜單:自然科學銷量榜
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模糊聚類算法及應用 版權信息

  • ISBN:9787502470159
  • 條形碼:9787502470159 ; 978-7-5024-7015-9
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數(shù):暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

模糊聚類算法及應用 本書特色

蔡靜穎所著的《模糊聚類算法及應用》重點分析了FCM算法和馬氏距離的基本原理,從而利用馬氏距離的優(yōu)點來彌補FCM算法中存在的缺陷,并從兩個方面對FCM算法進行了改進。 本書還將FCM算法和KPCA方法結合,利用KPCA進行特征提取,然后利用FCM算法進行數(shù)據(jù)聚類分析。將FCM算法應用于軟件測試中是作者未來研究的重點,本書主要介紹了將FCM算法應用于等價類劃分方法中,每個應用在本書中都做了詳盡介紹。

模糊聚類算法及應用 內(nèi)容簡介

  《模糊聚類算法及應用》主要針對模糊聚類算法中*經(jīng)典的FCM算法進行了系統(tǒng)分析,并對原始算法進行了改進,將經(jīng)典的FCM算法和改進的FCM算法應用于圖像識別、數(shù)據(jù)聚類和軟件測試等不同領域。全書共分7章,第1章介紹了聚類分析發(fā)展背景和基礎概念;第2章介紹了模糊理論基礎知識及模糊聚類分析的方法和應用;第3章介紹了模糊c一均值算法的理論知識和研究現(xiàn)狀以及目前存在的問題;第4章介紹了馬氏距離的基本原理和處理方法;第5章介紹了馬氏距離在模糊聚類中的應用;第6章介紹了基于優(yōu)化KPCA特征提取的FCM算法;第7章介紹了FCM算法在軟件測試的等價類劃分方法中的應用。  《模糊聚類算法及應用》可供從事模式識別教學研究的師生、科研人員參考,也可供從事數(shù)據(jù)挖掘、圖像識別、軟件測試等工作的相關人員學習。

模糊聚類算法及應用 目錄

1 緒論
1.1 聚類分析的概述
1.2 聚類分析的基礎概念
1.2.1 聚類算法的主要類型
1.2.2 聚類分析的相似度和相異度
1.3 聚類分析算法
1.3.1 聚類算法性能的衡量指標
1.3.2 基于劃分的聚類算法
1.3.3 基于層次的聚類算法
1.3.4 基于密度的聚類算法
1.3.5 基于網(wǎng)格的聚類算法
1.3.6 基于模型的聚類算法
1.4 聚類分析算法面臨的問題
1.5 本章小結

2 模糊理論基礎
2.1 模糊集的定義和表示方法
2.1.1 模糊集的定義
2.1.2 模糊集的表示方法
2.2 模糊集的基本概念
2.2.1 模糊集合的基本運算
2.2.2 模糊集的性質(zhì)
2.2.3 隸屬度函數(shù)
2.3 模糊聚類分析
2.3.1 模糊聚類分析步驟
2.3.2 *佳閾值A的確定
2.4 模糊聚類分析應用
2.5 本章小結

3 模糊c-均值算法及分析
3.1 硬c-均值算法
3.2 模糊c-均值算法
3.3 模糊c-均值聚類算法的研究現(xiàn)狀
3.3.1 模糊聚類目標函數(shù)的演化
3.3.2 模糊聚類算法實現(xiàn)途徑的研究
3.3.3 模糊聚類有效性的研究
3.4 模糊c一均值算法存在的問題
3.5 本章小結

4 馬氏距離基本原理和處理方法
4.1 馬氏距離方法基本原理
4.2 馬氏距離中奇異問題的解決方法
4.3 馬氏距離的應用
4.3.1 馬氏距離在模式識別中的應用
4.3.2 馬氏距離在其他領域的應用
4.4 本章小結

5 馬氏距離在模糊聚類中的應用
5.1 基于馬氏距離的FCM算法(F'CM—M)
5.1.1 新算法提出
5.1.2 實驗結果及分析
5.2 基于馬氏距離特征加權的模糊距離新算法(MF—FCM)
5.2.1 馬氏距離特征加權新方法
5.2.2 實驗結果及分析
5.3 基于馬氏距離的模糊c一均值增量學習算法
5.3.1 增量學習的研究背景和意義
5.3.2 基于馬氏距離的模糊c一均值增量學習算法概述
5.3.3 算法應用舉例
5.4 馬氏距離在模糊聚類中應用存在的問題
5.5 本章小結

6 基于優(yōu)化KPCA特征提取的FCM算法
6.1 核主元分析(KPCA)的原理
6.1.1 主元分析(PCA)簡介
6.1.2 核主元分析(KPCA)原理
6.2 文化算法的原理
6.3 KPCA算法的優(yōu)化
6.4 基于優(yōu)化KPCA特征提取的FCM算法
6.4.1 算法概述
6.4.2 算法應用舉例
6.5 本章小結

7 模糊聚類算法在軟件測試中的應用
7.1 軟件測試方法
7.1.1 測試分類
7.1.2 本地化測試
7.1.3 白盒測試
7.1.4 黑盒測試
7.1.5 靜態(tài)測試和動態(tài)測試
7.1.6 主動測試和被動測試
7.2 軟件缺陷與缺陷模式
7.2.1 軟件缺陷的類別
7.2.2 軟件缺陷的分類標準
7.2.3 軟件缺陷的構成
7.2.4 軟件缺陷的嚴重性和優(yōu)先級
7.2.5 軟件缺陷的管理
7.3 基于模糊c-均值的等價類劃分法
7.3.1 算法描述
7.3.2 算法的實驗驗證
7.4 本章小結

參考文獻
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