多路径高斯核模糊C均值聚类算法

• 作者: 文传军 汪庆淼
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 核方法 模糊聚类 高斯核 聚类中心 多路径迭代
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 931-937
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6222字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.05.023

摘要

聚类算法单一迭代路径限制了参数优值的搜索.提出一种多路径高斯核模糊C均值聚类算法(MGKFCMs),MGKFCMs算法首先取核目标函数及模糊隶属度函数中的核函数为高斯核函数;然后利用梯度法得到聚类中心迭代公式,并基于该迭代公式和粒子群算法作聚类中心的并行参数迭代,在每一次聚类迭代时,选择聚类目标函数值小的路径作为参数迭代最终路径.对比分析了MGKFCMs算法的相关性质,通过仿真实验验证了所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文传军	常州工学院数理与化工学院	32	135	5.0	10.0
2	汪庆淼	苏州大学计算机学院	12	59	4.0	7.0