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题名非均衡原型结构模式模糊聚类方法研究
被引量：2
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作者
肖满生
汪新凡
朱永平
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机构
湖南工业大学科技学院
长沙通信职业技术学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第4期868-871,共4页
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基金
湖南省高等学校科学研究重点项目(12A042)资助
湖南省科技计划项目(2012FJ3036)资助
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文摘
针对传统FCM算法通常只能检测大小近似相等呈球形或椭球分布的样本子集,而对样本结构、类型、密度分布不均衡的数据集聚类效果不理想等问题,提出一种基于原型初始化的样本隶属度分配方法.首先运用数学形态学理论对聚类原型初始化以获得模糊聚类的原型先验知识,在此基础上设计一种样本隶属分配方法进行样本聚类.理论分析和实验表明,该方法不但可以解决样本集内原型结构差异悬殊的数据集聚类问题,而且具有求解速度快、易于实现等优点.
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关键词
非均衡原型模式
FCM
原型初始化
数学形态学
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Keywords
disequilibrium prototype pattern
FCM
prototype initialization
mathematical morphology
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名稳定的K-多均值聚类算法
被引量：3
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作者
张倪妮
葛洪伟
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机构
江苏省模式识别与计算智能工程实验室(江南大学)
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第5期941-948,共8页
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基金
江苏省研究生创新计划项目(KYLX16_0781)
江苏高校优势学科建设工程资助项目。
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文摘
指定K个聚类的多均值聚类算法在K-均值算法的基础上设置了多个次类,以改善K-均值算法在非凸数据集上的劣势,并将多均值聚类问题形式化为优化问题,可以得到更优的聚类效果。但是该算法对初始原型敏感,且随机选取原型的方式使聚类结果不稳定。针对上述问题,提出一种稳定的K-多均值聚类算法,并对该算法的复杂度与收敛性进行了简要讨论。该算法先基于数据样本的最邻近关系构造图,根据图的连通分支将数据分为若干组,取每组数据的均值点作为初始原型,再用交替迭代的方法对优化问题进行求解,得到最后的聚类结果。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,该算法具有更稳定更优越的聚类效果。
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关键词
聚类
K-多均值聚类(KMM)
原型初始化
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Keywords
clustering
multiple-means clustering method with specified K(KMM)
prototypes initialization
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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