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基于可靠性的鲁棒模糊聚类
被引量：
6
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作者
潘金艳
高朋
+2 位作者
高云龙
谢有为
熊裕慧
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期516-528,共13页
相比于k-means算法,模糊C均值(FCM)通过引入模糊隶属度,考虑不同数据簇之间的相互作用,进而避免了聚类中心趋同性问题.然而模糊隶属度具有拖尾和翘尾的结构特征,因此使得FCM算法对噪声点和孤立点很敏感;此外,由于FCM算法倾向于将各数据...
相比于k-means算法,模糊C均值(FCM)通过引入模糊隶属度,考虑不同数据簇之间的相互作用,进而避免了聚类中心趋同性问题.然而模糊隶属度具有拖尾和翘尾的结构特征,因此使得FCM算法对噪声点和孤立点很敏感;此外,由于FCM算法倾向于将各数据簇均等分,因此算法对数据簇大小也很敏感,对非平衡数据簇聚类效果不佳.针对这些问题,本文提出了基于可靠性的鲁棒模糊聚类算法(RRFCM).该算法基于当前的聚类结果,对样本点进行可靠性分析,利用样本点的可靠性和局部近邻信息,突出不同数据簇之间的可分性,从而提高了算法对噪声的鲁棒性,并且降低了对非平衡数据簇大小的敏感性,得到了泛化性能更好的聚类结果.与相关算法进行对比,RRFCM算法在人造数据集,UCI真实数据集以及图像分割实验中均取得最优的结果.
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关键词
模糊C均值(FCM)
类不均衡
集成学习
k近邻约束
局部信息
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职称材料
题名
基于可靠性的鲁棒模糊聚类
被引量：
6
1
作者
潘金艳
高朋
高云龙
谢有为
熊裕慧
机构
集美大学信息工程学院
集美大学航海学院
厦门大学航空航天学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期516-528,共13页
基金
国家自然科学基金项目(61203176)
福建省自然科学基金项目(2013J05098,2016J01756)资助.
文摘
相比于k-means算法,模糊C均值(FCM)通过引入模糊隶属度,考虑不同数据簇之间的相互作用,进而避免了聚类中心趋同性问题.然而模糊隶属度具有拖尾和翘尾的结构特征,因此使得FCM算法对噪声点和孤立点很敏感;此外,由于FCM算法倾向于将各数据簇均等分,因此算法对数据簇大小也很敏感,对非平衡数据簇聚类效果不佳.针对这些问题,本文提出了基于可靠性的鲁棒模糊聚类算法(RRFCM).该算法基于当前的聚类结果,对样本点进行可靠性分析,利用样本点的可靠性和局部近邻信息,突出不同数据簇之间的可分性,从而提高了算法对噪声的鲁棒性,并且降低了对非平衡数据簇大小的敏感性,得到了泛化性能更好的聚类结果.与相关算法进行对比,RRFCM算法在人造数据集,UCI真实数据集以及图像分割实验中均取得最优的结果.
关键词
模糊C均值(FCM)
类不均衡
集成学习
k近邻约束
局部信息
Keywords
fuzzy C-means(FCM)
size imbalance
ensemble learning
k-nearest neighbor constraint
local information
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可靠性的鲁棒模糊聚类
潘金艳
高朋
高云龙
谢有为
熊裕慧
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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