一种基于密度的加权模糊均值聚类算法

• 作者: 史苇杭 李占波 李翠霞
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 模糊均值 属性加权 密度 误分类数
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 180-182
• 分类号: TP391
• 字数: 3325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.05.042

摘要

针对当数据集合中的数据属性差异不明显时,传统的均值聚类算法会收敛到局部最小值点,造成算法聚类结果不准、精度下降的问题,提出了一种基于密度的加权模糊均值聚类算法.该算法通过计算差异属性类中的相关密度,运用密度作为确定初始类中心的方法,得到了聚类效果更好的初始值.之后用加权模糊算法克服类划分中数据属性差异不明显带来的弊端,对类中差异属性进行归类划分.实验结果表明,该算法依然可以区分出不同属性的重要程度,而且其稳定性和聚类效果都有一定的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李占波	郑州大学软件技术学院	41	234	9.0	12.0
2	李翠霞	郑州大学软件技术学院	30	135	6.0	9.0
3	史苇杭	郑州大学软件技术学院	16	71	5.0	8.0