基于数据密度感知的非平衡数据模糊聚类方法

• 作者: 游磊 王进 苗放 黎忠文
• 来源期刊: 成都大学学报（自然科学版）
• 关键词: 模糊聚类 分布密度 非平衡数据
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 373-376
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

非平衡数据分析是数据领域的重要问题之一,其类间分布的巨大差异给聚类方法带来严峻挑战.围绕非平衡数据聚类问题,分析了非平衡数据对模糊聚类方法的影响,提出了基于密度感知的模糊聚类方法.方法将数据分布密度特征嵌入模糊聚类初始化过程中,用于定位初始聚类中心点,避免了少数类中心点位置的消失,在此基础上进一步设计了基于密度的模糊聚类优化更新方法.经数据集分析验证,本研究方法能够有效解决非平衡数据分类中少数类消失问题,并且在聚类算法性能上比传统方法有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	游磊	成都大学信息科学与工程学院	27	53	4.0	6.0
2	苗放	成都大学大数据研究院	14	60	5.0	7.0
3	黎忠文	成都大学信息科学与工程学院	26	186	8.0	13.0
4	王进	成都大学信息科学与工程学院	7	70	3.0	7.0