基于模糊C-means的多视角聚类算法

• 作者: 杨欣欣 黄少滨
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多视角聚类 模糊C-means 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 机械工程 ? 控制科学与工程
• 页码范围: 2128-2133
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 4002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2015.06.021

摘要

目前多数多视角聚类算法属于“刚性”划分算法，不适用于处理具有聚簇重叠结构的数据集，为此，提出一种基于模糊C-means的多视角聚类算法(简称FCM-MVC)，该算法利用隶属度描述对象与类别的关系，能够更真实地描述具有聚簇重叠结构数据集的聚类结果。FCM-MVC算法同时利用多个视角信息，自动计算每个视角的权重。研究结果表明：FCM-MVC算法能够有效处理具有聚簇重叠结构的数据集；与已有的3种经典的多视角聚类算法相比，该算法获得的聚类精度更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨欣欣	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	11	49	4.0	6.0
2	黄少滨	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	55	319	10.0	15.0