一种加权模糊C中心聚类新算法

• 作者: 陈新泉
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 加权聚类 有序属性 无序属性 混合属性
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 5023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2016.06.011

摘要

对于一些局部分布稀疏不均、聚类区域的形状及大小很不规整的数据点集，多数聚类算法不能很好地探测出其聚类分布。在借鉴了两个加权FCM聚类算法的构造及推导过程的基础上，提出了一种加权模糊C中心聚类新算法。接着对该聚类算法进行了一些讨论，给出其时间复杂度及收敛性分析。通过German数据集的几种聚类算法的对照实验结果及评估相异性度量的比较实验结果，验证了该聚类算法经常能取得比某些算法更好的聚类精度，从而说明这个新型加权聚类算法具有一定的有效性。最后给出了几点研究展望，为下一步的研究指明了方向。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈新泉	重庆三峡学院计算机科学与工程学院	15	56	4.0	7.0