基于广度优先搜索的变异加权模糊C-均值聚类算法

发布时间：2018-07-09 10:30

  本文选题：广度优先搜索 + 模糊C-均值聚类　； 参考：《统计与决策》2016年15期

【摘要】：针对传统模糊C-均值聚类方法(fuzzy C-means,简称FCM)对初始值敏感导致的易陷入局部最优和噪声敏感问题,文章提出一种基于广度优先搜索的变异加权模糊C-均值聚类算法。该算法通过改进具有全局搜索能力的广度优先搜索算法(Breadth Fist Search,BFS)和有效聚类评价函数相结合,确定了接近真实的初始聚类中心,同时能够剔除噪声数据。在此基础上考虑属性噪声对聚类结果的影响问题,引入变异系数赋权法对FCM的目标函数进行改进,进一步提高了FCM算法的抗噪性。实验结果表明,该算法能够有效的克服传统FCM的不足,与其他聚类算法相比,具有较快的收敛速度、更好的聚类准确率及较高的抗噪性。
[Abstract]:Aiming at the local optimum and noise sensitivity caused by the sensitivity of fuzzy C-means to initial values, a mutation weighted fuzzy C-means clustering algorithm based on breadth-first search is proposed in this paper. This algorithm combines the Breadth search algorithm (Breadth Fist search BFS) with the effective clustering evaluation function to determine the real initial clustering center, and can eliminate the noise data at the same time. On this basis, the effect of attribute noise on clustering results is considered, and the objective function of FCM is improved by using coefficient of variation weighting method, which further improves the noise resistance of FCM algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm can overcome the shortcomings of traditional FCM effectively. Compared with other clustering algorithms, this algorithm has faster convergence speed, better clustering accuracy and higher anti-noise.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学高新技术产业发展研究中心;哈尔滨理工大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71272191,71072085) 黑龙江省自然科学基金资助项目(G201301) 黑龙江省高等学校哲学社会科学创新团队建设计划项目(TD20123)
【分类号】：TP311.13;F224

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本文编号：2109069