面向稀疏高维大数据的扩展增量模糊聚类算法

模糊C均值(FCM)聚类算法对初始中心点敏感,不考虑类别间中心点的相互影响,且仅能处理低维数据。为此,设计一种改进的初始中心点选择方法,并基于条件模糊聚类思想,将传统FCM算法中的欧氏距离替换为余弦距离后提出wHFCLM算法。将该算法与扩展增量聚类算法spFCM、oFCM和rseFCM相结合,得到对应的扩展增量模糊聚类算法spHF(c+l)M、oHF(c+l)M以及rseHF(c+l)M。实验结果表明,与spFCM算法、oFCM算法和rseFCM算法相比,扩展增量模糊聚类算法对初始中心点的选择敏感性较低,能较好地处理大规模稀疏高维数据集,且在合适的分块大小下具有更优的聚类性能。