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基于K-均值算法的模糊分类器具有很好的分类效果,用它可以很准确的对训练样本进行分类.此方法是将K-均值算法应用于训练数据的聚类,对每个聚类的半径和聚类的中心都是可计算的.而模糊系统设计方法就是用模糊度来描述聚类,对训练数据进行高效且准确的分类.这种方法有下面几个特点:(a)不要预定义参数;(b)训练时间短;(c)简单;最后用一个例子对这种模糊分类器进行分析验证.