AFS理论的模糊聚类

• 作者: 刘晓东 张燕丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 公理模糊集结构 公理模糊集代数 聚类分析 模糊集
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 8-12
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.09.003

摘要

提出了基于AFS(Axiomatic Fuzzy Set)理论的模糊聚类分析算法(FCA_AFS),并且给出了聚类有效性指标.该指标能够判断合理的聚类数,而且能给出达到最高准确率的参数值.与其他算法比较:FCA-AFS算法主要通过模糊概念及其逻辑运算求出描述每类特征的模糊集,然后用这些具有确切语义的模糊集来确定每个样本归属的类.规避了其他模糊聚类算法涉及的复杂优化问题,同时不需要事先给出聚类数.在著名数据集-Iris、Wine、Wisconsin Breast Cancer的应用说明该算法实用、有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓东	大连理工大学信息与控制中心	22	93	6.0	7.0
2	张燕丽	大连理工大学信息与控制中心	3	20	2.0	3.0