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题名基于马氏距离的模糊聚类优化算法——KM-FCM
被引量：8
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作者
祖志文
李秦
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机构
兰州交通大学数理学院
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出处
《河北科技大学学报》
CAS
2018年第2期159-165,共7页
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基金
国家自然科学基金(11262009)
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文摘
为了解决以欧氏距离作为相似性准则的传统模糊聚类算法对多维数据处理不利的问题,采用马氏距离代替欧氏距离,对基于马氏距离的模糊聚类算法进行优化研究,以增强基于马氏距离的模糊聚类算法的聚类效果和能力。通过构造启发式搜索与k-means算法结合的初始优化方法,利用可以自动调节最佳聚类数的有效性函数,提出了一种优化算法KM-FCM,并将此新算法与FCM,FCM-M,M-FCM聚类算法在3个标准数据集上进行了实验。结果表明,KM-FCM算法有效,聚类精度比FCM,FCM-M,M-FCM高,对高维数据聚类识别能力强,具有全局优化作用,并且聚类个数无需提前设定。新算法可为基于马氏距离的模糊聚类算法的优化提供参考。
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关键词
算法理论
模糊聚类
马氏距离
初始优化
聚类个数
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Keywords
algorithm theory
fuzzy clustering
Mahalanobis distance
initial optimization
clustering number
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名关于马氏距离模糊聚类的有效性指标研究
被引量：6
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作者
祖志文
李秦
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机构
兰州交通大学数理学院
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出处
《陕西理工大学学报（自然科学版）》
2018年第2期33-38,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(A020205)
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文摘
为了研究基于马氏距离模糊聚类算法的有效性,首先对比分析了基于数据集模糊划分与几何结构的模糊聚类有效性指标,确定了将紧致度、分离度与清晰度结合的有效性研究方向,然后针对基于马氏距离的模糊聚类提出新的度量标准,构造有效性指标,最后结合算法在真实数据集上进行实验,结果表明新指标能准确识别马氏距离模糊聚类算法在多维数据上的最佳聚类数目。
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关键词
马氏距离
模糊聚类
有效性指标
最佳聚类数
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Keywords
Mahalanobis distance
fuzzy clustering
validity index
optimal cluster number
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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