【摘要】：模糊C均值聚類算法在處理高維數(shù)據(jù)集時,存在計算復(fù)雜度高,算法泛化能力差,計算精度低等問題�？紤]到特征屬性對聚類的貢獻程度的差異,在多屬性模糊C均值聚類的思想上,提出一種基于屬性重要性的約簡算法。為驗證有效性,在UCI數(shù)據(jù)集上,將新算法與因子分析法和粗糙集理論約簡方法進行比較分析。實驗結(jié)果表明,該方法具有更好的泛用性,在平均標(biāo)準差大或類間中心距離較遠的數(shù)據(jù)集上具有更好的性能。
[Abstract]:The fuzzy C-means clustering algorithm has some problems such as high computational complexity, poor generalization ability and low accuracy in dealing with high-dimensional data sets. Considering the difference in the contribution of feature attributes to clustering, a reduction algorithm based on attribute importance is proposed based on the idea of multi-attribute fuzzy C-means clustering. To verify the validity, the new algorithm is compared with the factor analysis method and rough set theory reduction method on the UCI dataset. The experimental results show that the method has better generalization and better performance on data sets with large average standard deviation or long distance between classes.
【作者單位】： 上海大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11201290)
【分類號】：TP18;TP311.13

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本文編號：2284025