基于模糊相关度的模糊C均值聚类加权指数研究

在极小化模糊C均值(FCM)聚类目标函数的过程中,针对目前模糊加权指数m的确定缺乏理论依据和有效评价方法的问题,提出了一种基于模糊相关度的模糊加权指数计算方法。首先定义模糊相关度的聚类有效性函数,然后通过Gauss迭代计算FCM聚类有效性并将其反馈到模糊加权指数的变化中,从而使m收敛到一个稳定的最优解。理论分析和实验结果表明,该算法是有效的,所得到加权指数m符合预期的结果。