基于CMT-FCM的自适应谱聚类算法

发布时间：2018-09-10 20:22

【摘要】：传统谱聚类对初值选取十分敏感,严重影响了聚类效果。为了解决初值敏感问题,提出了基于CMTFCM(借鉴历史知识的类中心距离极大化聚类算法)的自适应谱聚类算法。该算法以样本空间的标准差作为尺度参数,实现了尺度参数的自适应选取,提高了算法效率;而通过借鉴历史知识,引入类中心距离极大化项,避免了干扰点对类中心的干扰,提高了算法鲁棒性。通过在模拟数据集以及真实数据集上的测验,取得了比传统谱聚类更稳定的聚类效果,验证了算法的有效性。
[Abstract]:Traditional spectral clustering is very sensitive to the selection of initial values, which seriously affects the clustering effect. In order to solve the problem of initial value sensitivity, an adaptive spectral clustering algorithm based on CMTFCM (class center distance maximization clustering algorithm) is proposed. The algorithm takes the standard deviation of the sample space as the scale parameter, realizes the adaptive selection of the scale parameter, improves the efficiency of the algorithm, and, by using historical knowledge, introduces the maximum term of the distance between the class center and avoids the interference of the interference point to the class center. The robustness of the algorithm is improved. By testing the simulated data set and the real data set, a more stable clustering effect than the traditional spectral clustering is obtained, and the validity of the algorithm is verified.
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;
【基金】：江苏省自然科学基金重点研究专项资助项目(BK2011003)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2235516