基于L-ISOMAP降维的快速模糊聚类算法

• 作者: 丁男 孙丽萍 王云中 马洪连
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C-均值聚类 等距映射 非线性降维
• 年，卷（期）: 2011,（24）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 182-185,190
• 分类号: TP391
• 字数: 4394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.24.051

摘要

模糊C-均值聚类算法是非监督模式识别中广泛应用的算法之一.但是,FCM算法在迭代过程中需要大量的计算,尤其当特征向量维数较高时,使用聚类分堆训练,不仅效率低下,还有可能导致“维数灾难”.针对该问题,分析模糊C-均值聚类算法在高维特征分析过程中,聚类中心的求解问题是一个np-hard问题,为了提高模糊C-均值聚类算法在高维特征分析中的实时性与有效性,结合界标等距映射(L-ISOMAP)算法,提出了改进算法FCM-LI,先对样本初步分析,利用聚类结果及样本数据相关性,使用界标等距映射(L-ISOMAP)算法降维,在此基础上进一步分析,获得最终分析结果.通过实验证明,FCM-LI算法在高维数据分析过程中的有效性与实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁男	大连理工大学电子与信息工程学院	27	118	7.0	9.0
2	马洪连	大连理工大学电子与信息工程学院	41	284	9.0	15.0
3	孙丽萍	大连理工大学电子与信息工程学院	2	6	1.0	2.0
4	王云中	大连理工大学电子与信息工程学院	1	1	1.0	1.0