基于属性权重区间监督的模糊C均值聚类算法

被引：16

作者：

李丹

顾宏

张立勇

机构：

[1] 大连理工大学电子与信息工程学院

来源：

控制与决策 | 2010年 / 25卷 / 03期

关键词：

模糊聚类; 模糊C均值; 属性加权; 区间数; 层次分析法;

D O I：

10.13195/j.cd.2010.03.140.lid.025

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在加权模糊聚类算法中,属性权重确定的合理性是一个重要问题.鉴于用区间数描述决策者推理模糊性的优越性,提出属性权重用区间数表示,由区间层次分析法获得属性对聚类的贡献度,并以该区间为约束条件,提出了可同时获得属性权重和聚类结果的模糊C均值聚类新算法.实验结果表明,该算法以决策者的经验和偏好为监督,可避免迭代计算陷入不必要的局部极小解,能够提高权重分配的合理性,进而得到了更为准确的聚类结果.

引用

页码：457 / 460+465 +465

页数：5

共 4 条

[1] 基于特征加权的模糊聚类算法研究 [J].