基于密度函数加权的模糊C均值聚类算法研究

被引：12

作者：

孟海东 ^{[1
]}

马娜娜 ^{[1
]}

宋宇辰 ^{[1
]}

徐贯东 ^{[2
]}

机构：

[1] 内蒙古科技大学

[2] 维多利亚大学

来源：

计算机工程与应用 | 2012年 / 27期

关键词：

模糊聚类; 模糊C均值; 密度函数加权;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

模糊聚类算法具有较强的实用性,但传统模糊C均值算法(FCM)具有对样本集进行等划分趋势的缺陷,没有考虑不同样本的实际分布对聚类效果的影响,当数据集中各样本密集程度相差较大时,聚类结果不是很理想。因此,提出一种基于密度函数加权的模糊C均值聚类算法(DFCM算法),该算法利用数据对象的密度函数作为每个数据点权值。实验结果表明,与传统的模糊C均值算法相比,DFCM算法具有较好的聚类效果。

引用

页码：123 / 127

页数：5

共 7 条

[1] 基于密度复杂簇聚类算法研究与实现 [J].