基于信息熵的模糊聚类新算法研究

• 作者: 王卓 王晓晔 苏璇
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: FCM聚类 信息熵 初始化 类合并
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 57-60
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2010.05.014

摘要

本文针对传统FCM(模糊C均值)聚类算法对初始中心值非常敏感,并且对数据集属性要求过高的缺陷,提出了采用信息熵的方法对聚类中心进行初始化,以此来降低算法对初始聚类中心的依赖.同时为了使算法能够对任意形状的簇进行聚类,本文引用了类合并的思想,将任意形状的簇分割成小类,再通过一定的规则将小类对进行合并.实验结果证实了在FCM基础上改进的模糊聚类新算法能够识别任意形状的簇,并大大降低了FCM算法对初始聚类中心的依赖.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓晔	天津理工大学计算机与通信工程学院	22	91	6.0	8.0
2	王卓	天津理工大学计算机与通信工程学院	4	17	3.0	4.0
3	苏璇	天津理工大学计算机与通信工程学院	1	3	1.0	1.0