一种改进的模糊连接点聚类算法

• 作者: 孙明珊 苏一丹 覃华
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊连接点聚类算法 传递闭包 桥元素 大项堆
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1140-1146
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5053字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.06.023

摘要

传统的模糊连接点FJP聚类算法采用基于欧氏距离的最大-最小合成运算法生成传递闭包,该方法所生成的传递闭包存在失真问题,即包含有较多错误的数据关联信息,最终造成算法聚类精度低且计算时间长.针对以上问题,提出一种改进的模糊连接点聚类算法:先用组合核函数计算数据集的模糊相似度矩阵,提高算法对数据非线性特征的辨识能力,并用大顶堆存储之;然后遍历传递闭包矩阵中的空元素,用堆顶的桥元素填充传递闭包的空元素,直至生成传递闭包.在测试数据集上的实验结果表明,本文算法的平均聚类精度较传统FJP算法有20％以上的提升,显著改善了传递闭包的失真问题;另外,在大型数据集上的计算效率亦优于传统FJP算法的,说明本文改进FJP算法的思路是有效的、可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃华	广西大学计算机与电子信息学院	52	334	11.0	15.0
2	苏一丹	广西大学计算机与电子信息学院	114	849	16.0	23.0
3	孙明珊	广西大学计算机与电子信息学院	1	2	1.0	1.0