摘要
本文通过集成多次FCM(Fuzzy C-Means)聚类结果以及采用软化分方式,提出一种新的自动确定聚类个数的模糊聚类算法.本算法首先利用不同的聚类数目对数据进行FCM聚类,然后充分利用多次FCM聚类得到的隶属度信息构建一个累积邻接矩阵,最后采用迭代方式对累积邻接矩阵进行图切分以获取最终聚类结果.大量的仿真实验表明,相对现有集成聚类方法,本文方法能够有效减少FCM的聚类次数,并且在图切分过程中的迭代次数为现有方法的1/2左右.
To automatically determine the number of clusters,a newfuzzy clustering algorithm is proposed in this study,which is based on soft partition scheme and integrates many FCMclustering results. In this method,FCMclustering is implemented on data by the cluster number; then the membership information is used to build a cumulative adjacency matrix; finally,the graph cut method is adopted to the cumulative adjacency matrix by iterative manner to obtain clustering results. Simulation experiments showthat,compared to the current integrated clustering method,our method can effectively reduce the number of FCMclustering; furthermore,its iterations in the graph cut process is about 1/2 of the existing method.
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期687-694,共8页
Acta Electronica Sinica
基金
国家自然科学基金(No.61305046
No.61502065)
吉林省自然科学基金(No.20140101193JC
No.20130522117JH
20150101055JC)
重庆市基础与前沿研究计划项目(No.cstc2015jcyj BX0127)
关键词
模糊聚类
FCM算法
图切分
fuzzy clustering
fuzzy C-means algorithm
graph partition
作者简介
陈海鹏 男，1978年生于山东曹县．吉林大学计算机科学与技术学院副教授．研究方向为多媒体技术、图像处理和信息安全．E-mail：chenhp@jlu．edu．cn
申铉京 男，1958年生于吉林和龙．吉林大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师．研究方向为多媒体技术、图像处理和智能检测系统．
龙建武 男，1984年生于湖北恩施．重庆理工大学计算机科学与工程学院讲师．研究方向为图像处理和计算机视觉．
吕颖达（通讯作者）女，1983年生于河北文安．吉林大学公共计算机教学与研究中心讲师．研究方向为图像处理与模式识别．E-mail：ydlv@jlu．edu．cn
