本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)特征熵權(quán)模糊C均值聚類算法的研究

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【摘要】：特征權(quán)重算法對聚類效果有很大的影響,而傳統(tǒng)的特征權(quán)重算法忽略了特征項在類間和類內(nèi)的分布情況.因此,研究聚類后樣本特征屬性表現(xiàn)的有序性程度對聚類結(jié)果的影響,分析聚類后樣本特征屬性的分布情況,提出了一種自適應(yīng)特征熵權(quán)模糊C均值聚類算法.該算法以聚類后的特征熵和信息增益作為準(zhǔn)則調(diào)整特征權(quán)值,通過聚類與權(quán)重更新逐步迭代優(yōu)化,直至獲得最優(yōu)的特征權(quán)值.實驗表明,自適應(yīng)特征熵權(quán)模糊C均值聚類算法能夠有效地區(qū)分各個特征屬性對聚類效果的重要程度;較于其它加權(quán)模糊C均值聚類算法,該算法能夠得到更高的聚類準(zhǔn)確率.
【作者單位】： 沈陽理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中國科學(xué)院沈陽自動化研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(6123307)~~
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： i引言模糊c均值聚類算法是模糊聚類分析中最為有效的算法之一,在經(jīng)過眾多學(xué)者對其長期深入的研究中,提出了很多經(jīng)典的對模糊c均值聚類改進的算法[1_31,且被廣泛地應(yīng)用到各個領(lǐng)域中14_5】.特征屬性在不同角度或維度上對樣本進行描述,經(jīng)典模糊C均值聚類算法中認為樣本的各個特征

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本文編號：1227505