1种鲁棒的模糊聚类方法

汤欢; 胡恩良

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1种鲁棒的模糊聚类方法

作者：

汤欢胡恩良

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模糊C-means聚类

距离度量

野值点

鲁棒性

摘要：

模糊C-means聚类(fuzzy C-means,FCM)未考虑噪音和野值点对聚类的影响,故FCM是欠鲁棒的.为了增强鲁棒性,将FCM中的光滑距离度量改变为非光滑距离度量.由此提出了1种鲁棒的模糊聚类方法(robust FCM,RFCM).为了求解RFCM对应的非光滑优化问题,采用了(majorization-minimization,MM)框架.通过在多个数据集上的实验,将RFCM与传统FCM算法进行对比,表明RFCM比FCM具有更好的聚类效果.

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篇名	1种鲁棒的模糊聚类方法
来源期刊	云南民族大学学报（自然科学版）	学科	工学
关键词	模糊C-means聚类距离度量野值点鲁棒性
年，卷（期）	2020,（4）	所属期刊栏目	大数据与机器学习
研究方向		页码范围	361-365
页数	5页	分类号	TP181
字数	3264字	语种	中文
DOI	10.3969/j.issn.1672-8513.2020.04.012

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡恩良	云南师范大学数学学院	11	13	2.0	3.0
2	汤欢	云南师范大学数学学院	1	0	0.0	0.0