基于中点密度函数的模糊聚类算法

• 作者: 周跃跃 胡婕 苏涛
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C-均值 中点法 类集密度函数法 逐步回归思想 有效性指标
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 150-153,170
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 5700字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.01.0150

摘要

针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法初始聚类中心不确定,且需要人为预先设定聚类类别数,从而导致结果不准确的问题,提出了一种基于中点密度函数的模糊聚类算法.首先,结合逐步回归思想作为初始聚类中心选取的方法,避免收敛结果陷入局部循环;其次,确定可能的聚类类别数目;最后,对结果进行重叠度和分离度的模糊聚类有效性指标判定,确定最佳的聚类类别数.实验证明该算法与原改进C-均值聚类算法相比,减少了迭代次数,平均准确率提高了12％.实验结果表明该算法能够减少聚类的处理时间,并在平均准确率和聚类性能指标上优于对比算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡婕	湖北大学计算机与信息工程学院	18	101	7.0	9.0
2	苏涛	湖北大学计算机与信息工程学院	4	24	3.0	4.0
3	周跃跃	湖北大学计算机与信息工程学院	3	16	2.0	3.0