發(fā)布時間：2021-04-22 03:02

　　模糊C均值算法（Fuzzy C-Means clustering,FCM）是模糊聚類研究中的代表算法,該算法簡單、高效,但是對噪聲數(shù)據(jù)較為敏感。模糊C有序均值聚類算法（Fuzzy C-Ordered-Means,FCOM）加入了排序操作,使得噪聲對簇中心點的影響降低,增強了算法的魯棒性。但是FCOM算法一方面難以處理大規(guī)模數(shù)據(jù),另一方面算法的時間復(fù)雜度較高。本文根據(jù)FCOM算法的思想,結(jié)合有序機制從魯棒性和時間復(fù)雜度兩個方面對模糊聚類算法開展研究,主要研究內(nèi)容包括:（1）為了能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù),在FCOM算法的基礎(chǔ)上,采用Single-Pass和Online增量框架,提出了兩種模糊C有序均值聚類算法:SPFCOM算法（Single-Pass Fuzzy C-Ordered-Means clustering）和OFCOM算法（Online Fuzzy C-Ordered-Means clustering）。SPFCOM和OFCOM算法繼承了FCOM算法的有序結(jié)構(gòu),保證了較好的聚類魯棒性;同時具備了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。為了驗證算法的有效性,本文在多個公共數(shù)據(jù)集上進行了實驗。實驗結(jié)果表明,... 

【文章來源】：河南理工大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 面對大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類算法的研究
        1.2.2 面對噪聲數(shù)據(jù)影響的聚類算法研究
    1.3 論文的主要工作和創(chuàng)新點
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)工作
    2.1 FCM算法
    2.2 FCOM算法
    2.3 基于FCM的增量聚類算法
        2.3.1 WFCM算法
        2.3.2 Single-Pass與 Online增量方法
    2.4 極差正規(guī)化
    2.5 本章小結(jié)
3 結(jié)合有序機制的增量模糊聚類算法
    3.1 引言
    3.2 結(jié)合有序機制的增量模糊聚類算法
        3.2.1 SPFCOM
        3.2.2 OFCOM
    3.3 實驗與分析
        3.3.1 實驗數(shù)據(jù)集介紹
        3.3.2 評價標(biāo)準(zhǔn)
        3.3.3 實驗結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
4 特征加權(quán)的模糊C有序均值聚類算法
    4.1 引言
    4.2 特征加權(quán)的模糊C有序均值聚類算法
    4.3 實驗分析
        4.3.1 實驗數(shù)據(jù)集介紹
        4.3.2 評價標(biāo)準(zhǔn)
        4.3.3 實驗結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻
作者簡介
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3153028