针对模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法没有考虑噪声样本点和样本数据的分布特征对聚类结果影响的不足,利用数据加权策略对FCM聚类算法进行改进。改进后的算法通过计算各样本点的密度值,将初始聚类中心限制在高密度样本点区域,并把...针对模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法没有考虑噪声样本点和样本数据的分布特征对聚类结果影响的不足,利用数据加权策略对FCM聚类算法进行改进。改进后的算法通过计算各样本点的密度值,将初始聚类中心限制在高密度样本点区域,并把样本点的密度值作为该点的权值,对聚类中心进行调整,突出高密度样本点在聚类中心调整中的影响力,从而达到提高聚类效果的目的。人造数据集和加州大学欧文分校(University of California-Irvine,UCI)真实数据集的实验结果表明,在不提高时间复杂度的同时,与FCM算法相比,基于数据加权策略的FCM算法聚类的准确率更高。展开更多
文摘针对模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法没有考虑噪声样本点和样本数据的分布特征对聚类结果影响的不足,利用数据加权策略对FCM聚类算法进行改进。改进后的算法通过计算各样本点的密度值,将初始聚类中心限制在高密度样本点区域,并把样本点的密度值作为该点的权值,对聚类中心进行调整,突出高密度样本点在聚类中心调整中的影响力,从而达到提高聚类效果的目的。人造数据集和加州大学欧文分校(University of California-Irvine,UCI)真实数据集的实验结果表明,在不提高时间复杂度的同时,与FCM算法相比,基于数据加权策略的FCM算法聚类的准确率更高。
