基于密度函数加权的模糊C均值聚类算法研究

• 作者: 孟海东 宋宇辰 徐贯东 马娜娜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 模糊C均值 密度函数加权
• 年，卷（期）: 2012,（27）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 123-127
• 分类号: TP301
• 字数: 4197字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.27.026

摘要

模糊聚类算法具有较强的实用性,但传统模糊C均值算法(FCM)具有对样本集进行等划分趋势的缺陷,没有考虑不同样本的实际分布对聚类效果的影响,当数据集中各样本密集程度相差较大时,聚类结果不是很理想.因此,提出一种基于密度函数加权的模糊C均值聚类算法(DFCM算法),该算法利用数据对象的密度函数作为每个数据点权值.实验结果表明,与传统的模糊C均值算法相比,DFCM算法具有较好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟海东		125	679	13.0	20.0
2	宋宇辰		60	366	10.0	17.0
3	马娜娜		1	21	1.0	1.0