K-近邻估计协同系数的协同模糊C均值算法

• 作者: 刘付显 李龙跃 赵慧珍
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: K-近邻 密度 模糊C均值 协同系数
• 年，卷（期）: 2016,（19）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 19-24,30
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 5030字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1601-0312

摘要

针对现有协同模糊C均值算法（CFC）的协同系数不能充分描述数据子集间协同关系的问题，提出K-近邻估计协同系数的协同模糊C均值算法(βK-CFC)。用模糊C均值算法（FCM）求出各数据子集的隶属度和聚类中心；其次设定近邻数，求出子集在各聚类中心处的密度，形成密度矩阵；根据密度矩阵的相关性设定变化的协同系数；最后用变化的协同系数进行协同聚类。实验证明K-近邻估计协同系数的协同模糊C均值算法(βK-CFC)能够充分描述数据子集间的协同关系，聚类性能较好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘付显	空军工程大学防空反导学院	134	649	12.0	19.0
2	李龙跃	空军工程大学防空反导学院	30	111	6.0	8.0
3	赵慧珍	空军工程大学防空反导学院	10	28	4.0	5.0