一种改进隶属度函数的FCM聚类算法

被引：30

作者：

肖满生 ^{[1
]}

文志诚 ^{[2
]}

张居武 ^{[1
]}

汪新凡 ^{[2
]}

机构：

[1] 湖南工业大学科技学院

[2] 湖南工业大学计算机与通信学院

来源：

控制与决策 | 2015年 / 12期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

模糊C-均值; 隶属度约束; 噪声样本; 有效性;

D O I：

10.13195/j.kzyjc.2014.1716

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

传统模糊??-均值(FCM)算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件,从而导致算法对噪声和孤立点敏感,对非均衡分布样本的聚类有效性降低.针对该问题,提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法,通过放松归一化条件,推导出新的隶属度划分公式,并在聚类过程中不断进行隶属度修正,从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的.最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.

引用

页码：2270 / 2274

页数：5

共 11 条

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