基于自适应马氏距离的模糊c均值算法

• 作者: 张永 蔡静颖 谢福鼎
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊c均值 马氏距离 奇异问题 伪逆 聚类
• 年，卷（期）: 2010,（34）
• 页码范围: 174-176
• 分类号: TP18
• 字数: 2974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.34.053

摘要

经典的模糊c均值(FCM)算法是基于欧氏距离的,它只适用于球型结构的聚类,且在处理高维的数据集时,分错率增加.针对以上两个问题,提出了一种新的聚类算法(FCM-M),它将马氏距离与模糊c均值相结合,并在目标函数中引进一个协方差矩阵的调节因子,利用马氏距离的优点,有效地解决了FCM算法中的缺陷,并利用特征值、特征矢量及伪逆运算来解决马氏距离中遇到的奇异问题.通过数据聚类和图像分割两组实验,证实了该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢福鼎	辽宁师范大学计算机与信息学院	54	419	12.0	17.0
2	张永	辽宁师范大学计算机与信息学院	48	408	12.0	17.0
3	蔡静颖	牡丹江师范学院计算机科学与技术系	11	53	3.0	7.0