本文關(guān)鍵詞： 聚類 C均值 模糊C均值 可能性C均值 改進的可能性C均值　出處：《甘肅農(nóng)業(yè)大學學報》2016年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：【目的】針對改進的可能性C均值聚類方法(IPCM)運算效率低,難以處理復雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的問題,提出了一種約束的改進可能性C均值聚類方法(CIPCM).【方法】CIPCM方法采用多項式核將特征向量映射到一個隱性特征空間,便于處理復雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);引入兩個成對約束集合,降低聚類迭代次數(shù),提高運算效率和抗干擾能力.實驗采用國際公認的UCI公共測試數(shù)據(jù)集,并用錯分率指標評測了目標分類性能.【結(jié)果】CIPCM方法的聚類錯分率低,對噪聲的魯棒性強.【結(jié)論】CIPCM運算效率比高于改進可能性C均值聚類方法.
[Abstract]:[objective] the improved probabilistic C-means clustering method (IPCM) is difficult to deal with complex data structures because of its low efficiency. An improved possibility C-means clustering method with constraints is proposed. [methods] the CIPCM method uses polynomial kernels to map the feature vectors to a hidden feature space. Easy to deal with complex data structures; Two pairs of constraint sets are introduced to reduce the number of clustering iterations and improve the computational efficiency and anti-interference ability. The internationally recognized UCI common test data set is used in the experiment. The performance of target classification is evaluated with the index of error rate. [results] the clustering error rate of CIPCM method is low. [conclusion] the efficiency ratio of CIPCM is higher than that of the improved probabilistic C-means clustering method.
【作者單位】： 嘉應學院計算機學院;廈門大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金面上項目(41172028);國家自然科學基金青年科學基金項目(61403164)
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 聚類是一種無監(jiān)督的分類方法,依據(jù)各類目標之間的相似性自動進行分類,廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、圖像處理等領(lǐng)域[1].現(xiàn)有聚類方法主要分為四類:基于劃分的聚類方法、基于分層的聚類方法、基于密度的聚類方法和基于網(wǎng)格的聚類方法,目前應用最為廣泛的是基于劃分的聚類方法

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本文編號：1444844