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中點密度函數(shù)的模糊聚類算法

大小:0.74 MB 人氣:0 2017-12-26 需要積分:1

  針對傳統(tǒng)模糊C一均值( FCM)聚類算法初始聚類中心不確定,且需要人為預先設定聚類類別數(shù),從而導致結果不準確的問題,提出了一種基于中點密度函數(shù)的模糊聚類算法。首先,結合逐步回歸思想作為初始聚類中心選取的方法,避免收斂結果陷入局部循環(huán);其次,確定可能的聚類類別數(shù)目;最后,對結果進行重疊度和分離度的模糊聚類有效性指標判定,確定最佳的聚類類別數(shù)。實驗證明該算法與原改進C一均值聚類算法相比,減少了迭代次數(shù),平均準確率提高了12%。實驗結果表明該算法能夠減少聚類的處理時間,并在平均準確率和聚類性能指標上優(yōu)于對比算法。
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