基于PSO自动确定聚类数目的FCM算法

• 作者: 周亦敏 肖剑文
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值 粒子群 粒子阈值 重构准则 有效性函数
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 104-107
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 3370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182605

摘要

模糊C均值聚类是聚类分析中应用最广泛的算法之一,但是聚类数目需要人为预先设定,在实际应用中有极大的局限性.提出一种自动确定聚类数目的基于粒子群的模糊C均值聚类算法,通过对不同聚类数目进行试验,利用添加粒子阈值向量自动确定最佳的聚类数目.在预设的最大聚类数目内随机分割数据集,利用重构准则重新构建初始值,以此克服需要事先设置聚类数目的模糊C均值缺点.利用有效性函数评估算法性能,试验结果表明,该算法能自动找到最优聚类数目,聚类效果很好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周亦敏	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	67	186	8.0	10.0
2	肖剑文	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	1	1.0	1.0