基于w-距离均值的模糊聚类算法

• 作者: 张瑞丽 张继福
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 w-距离均值 初始聚类中心 调衡因子 抗噪性
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1978-1982,1986
• 分类号: TP311
• 字数: 8560字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01978

摘要

针对模糊C-均值(FCM)算法易陷入局部最优值以及对聚类中心和噪声数据敏感问题,提出了一种基于w-距离均值的模糊聚类算法.首先根据数据自身的分布规律,依椐样本间距离均值思想确定初始聚类中心,并引入了调衡因子w来调节距离均值阈值；其次为每个样本赋予权值,并利用样本权值修改了聚类中心公式和目标函数公式,提高了算法的抗噪性；最后实验结果验证了所提算法可以有效地解决聚类效果往往受初始聚类中心的影响的问题,避免了局部收敛,增强了抗噪性,准确率和效率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张继福	太原科技大学计算机科学与技术学院	94	600	14.0	20.0
2	张瑞丽	太原科技大学计算机科学与技术学院	1	12	1.0	1.0