基于对应分析的冗余模糊C均值聚类算法研究

• 作者: 同小军 曾山 李蓉烨 桑农
• 来源期刊: 华中科技大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类算法 对应分析 加权FCM算法 模糊隶属度矩阵 类间分离度 类内紧缩度
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 107-111,132
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

针对模糊C均值聚类（FCM）算法聚类原型最适合于球状类型簇的特点，提出了基于类间分离度和类内紧缩度加权的冗余聚类中心的FCM算法，即先将大簇或者延伸形状的簇（非凸）采用加权FCM算法分割成多个小类（冗余类），从而规避FCM算法对初始聚类中心敏感的弱点．由于隶属度划分矩阵的元素是每个样本隶属于各冗余类的隶属度值，因此将其作为各冗余类的类特征，通过对应分析得到冗余类的新特征，再次采用加权FCM算法进行冗余类合并，最后达到分类效果．以代表曲线分割和曲面分割分类问题的3个典型数据集为算例，结果表明该方法能够识别不规则的簇，解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的缺陷．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑农	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	72	1091	19.0	30.0
2	同小军	武汉工业学院数理科学系	28	317	11.0	17.0
3	曾山	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	1	9	1.0	1.0
4	李蓉烨	武汉工业学院数理科学系	1	9	1.0	1.0