發(fā)布時(shí)間：2018-07-09 10:30

  本文選題：廣度優(yōu)先搜索 + 模糊C-均值聚類(lèi)�。� 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2016年15期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)模糊C-均值聚類(lèi)方法(fuzzy C-means,簡(jiǎn)稱(chēng)FCM)對(duì)初始值敏感導(dǎo)致的易陷入局部最優(yōu)和噪聲敏感問(wèn)題,文章提出一種基于廣度優(yōu)先搜索的變異加權(quán)模糊C-均值聚類(lèi)算法。該算法通過(guò)改進(jìn)具有全局搜索能力的廣度優(yōu)先搜索算法(Breadth Fist Search,BFS)和有效聚類(lèi)評(píng)價(jià)函數(shù)相結(jié)合,確定了接近真實(shí)的初始聚類(lèi)中心,同時(shí)能夠剔除噪聲數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上考慮屬性噪聲對(duì)聚類(lèi)結(jié)果的影響問(wèn)題,引入變異系數(shù)賦權(quán)法對(duì)FCM的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)一步提高了FCM算法的抗噪性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠有效的克服傳統(tǒng)FCM的不足,與其他聚類(lèi)算法相比,具有較快的收斂速度、更好的聚類(lèi)準(zhǔn)確率及較高的抗噪性。
[Abstract]:Aiming at the local optimum and noise sensitivity caused by the sensitivity of fuzzy C-means to initial values, a mutation weighted fuzzy C-means clustering algorithm based on breadth-first search is proposed in this paper. This algorithm combines the Breadth search algorithm (Breadth Fist search BFS) with the effective clustering evaluation function to determine the real initial clustering center, and can eliminate the noise data at the same time. On this basis, the effect of attribute noise on clustering results is considered, and the objective function of FCM is improved by using coefficient of variation weighting method, which further improves the noise resistance of FCM algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm can overcome the shortcomings of traditional FCM effectively. Compared with other clustering algorithms, this algorithm has faster convergence speed, better clustering accuracy and higher anti-noise.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心;哈爾濱理工大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71272191,71072085) 黑龍江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(G201301) 黑龍江省高等學(xué)校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)建設(shè)計(jì)劃項(xiàng)目(TD20123)
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13;F224

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本文編號(hào)：2109069