基于K近邻隶属度的聚类算法研究

发布时间：2017-10-16 08:14

  本文关键词：基于K近邻隶属度的聚类算法研究

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【摘要】：经典模糊C均值聚类算法(FCM)基于欧氏距离,存在不同规模类簇不能正确聚类问题,针对此问题提出一种基于K近邻隶属度的模糊C均值聚类算法(KNN_FCM)。讨论了基于K近邻隶属度的粗糙C均值聚类算法(KNN_RCM)和粗糙模糊C均值聚类算法(KNN_RFCM),此方法避免了传统粗糙C均值聚类算法(RCM)和粗糙模糊C均值聚类算法(RFCM)中阈值选择问题。将KNN_FCM、KNN_RCM、KNN_RFCM分别与FCM、RFM、RFCM在UCI数据集上进行仿真比较,结果表明新方法是可行、有效的。
【作者单位】： 安徽大学数学科学学院;
【关键词】： K近邻隶属度 聚类 模糊C均值 粗糙C均值 粗糙模糊C均值
【基金】：国家自然科学基金(No.71371011) 安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目(No.KJ2013A033) 安徽大学研究生学术创新研究项目
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 1引言传统的聚类分析是一种硬划分,将某个样本严格地划分到某个类别中。如K均值聚类算法[1],就是一个典型的硬划分聚类。但在实际应用中,不同的类簇之间往往存在相互重叠的部分,也就是说重叠部分的样本就不能明确地说它属于还是不属于某个类簇,这就需要一些处理不确定理论的工

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本文编号：1041599