一种改进初始中心点的FCM算法

• 作者: 唐德玉 曹东 杨进
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C-均值 目标函数 聚类初始点 数据划分
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41

摘要

传统FCM算法存在聚类初始中心点敏感及迭代次数多的缺点,提出一个改进聚类初始中心点的加强FCM算法。新算法通过数据转换及排序把数据划分到合适的簇中,从而找到最好的聚类初始中心点。在给定聚类数目的条件下,通过UCI机器学习数据库中的两组数据集进行实验比较,结果表明采用加强FCM算法比传统FCM算法收敛速度更快,有较高的准确率和稳定性。