本文關(guān)鍵詞：基于中點密度函數(shù)的模糊聚類算法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)模糊C-均值(FCM)聚類算法初始聚類中心不確定,且需要人為預先設(shè)定聚類類別數(shù),從而導致結(jié)果不準確的問題,提出了一種基于中點密度函數(shù)的模糊聚類算法。首先,結(jié)合逐步回歸思想作為初始聚類中心選取的方法,避免收斂結(jié)果陷入局部循環(huán);其次,確定可能的聚類類別數(shù)目;最后,對結(jié)果進行重疊度和分離度的模糊聚類有效性指標判定,確定最佳的聚類類別數(shù)。實驗證明該算法與原改進C-均值聚類算法相比,減少了迭代次數(shù),平均準確率提高了12%。實驗結(jié)果表明該算法能夠減少聚類的處理時間,并在平均準確率和聚類性能指標上優(yōu)于對比算法。
【作者單位】： 湖北大學計算機與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61202100)~~
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 0引言聚類就是將物理或者抽象的對象根據(jù)某種準則進行區(qū)別和分類,同一類的對象彼此相似或相近,不同類中的對象相異,這是一種無監(jiān)督的分類。傳統(tǒng)的聚類分析是一種硬劃分,即嚴格地把每個對象劃分到某個類中,具有非A即B的特點,這是一種理想的狀態(tài)。實際中,大多數(shù)對象之間沒有嚴格

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本文編號：1250003