本文關鍵詞：基于K近鄰隸屬度的聚類算法研究

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【摘要】：經(jīng)典模糊C均值聚類算法(FCM)基于歐氏距離,存在不同規(guī)模類簇不能正確聚類問題,針對此問題提出一種基于K近鄰隸屬度的模糊C均值聚類算法(KNN_FCM)。討論了基于K近鄰隸屬度的粗糙C均值聚類算法(KNN_RCM)和粗糙模糊C均值聚類算法(KNN_RFCM),此方法避免了傳統(tǒng)粗糙C均值聚類算法(RCM)和粗糙模糊C均值聚類算法(RFCM)中閾值選擇問題。將KNN_FCM、KNN_RCM、KNN_RFCM分別與FCM、RFM、RFCM在UCI數(shù)據(jù)集上進行仿真比較,結果表明新方法是可行、有效的。
【作者單位】： 安徽大學數(shù)學科學學院;
【關鍵詞】： K近鄰隸屬度 聚類 模糊C均值 粗糙C均值 粗糙模糊C均值
【基金】：國家自然科學基金(No.71371011) 安徽省高等學校省級自然科學研究重點項目(No.KJ2013A033) 安徽大學研究生學術創(chuàng)新研究項目
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 1引言傳統(tǒng)的聚類分析是一種硬劃分,將某個樣本嚴格地劃分到某個類別中。如K均值聚類算法[1],就是一個典型的硬劃分聚類。但在實際應用中,不同的類簇之間往往存在相互重疊的部分,也就是說重疊部分的樣本就不能明確地說它屬于還是不屬于某個類簇,這就需要一些處理不確定理論的工

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本文編號：1041599