一种结合紧致性与分离性的模糊联合聚类算法

• 作者: 刘永利 杨立身 段天毅
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊联合聚类算法 紧致性 分离性
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 机电与计算机工程
• 页码范围: 85-88,94
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3047字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16186/j.cnki.1673-9787.2017.05.014

摘要

为了同时对数据对象和特征进行聚类分析以提高聚类准确率,在模糊紧致性和分离性算法(fuzzy compactness and separation,FCS)基础上,提出一种结合类内紧致性和类间分离性的模糊联合聚类算法(fuzzy compactness and separation co-clustering,FCSCC).该算法在FCS的基础上增加了对特征维度的隶属度关系与熵最大化原理,能够在数据对象和特征2个维度上同时聚类.为验证该算法的有效性,另选择了3种算法在5个数据集上进行了对比实验,结果表明,FCSCC算法的聚类准确率高于其他3种算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨立身	河南理工大学计算机科学与技术学院	35	249	10.0	14.0
2	刘永利	河南理工大学计算机科学与技术学院	24	76	4.0	7.0
3	段天毅	河南理工大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0