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基于信息熵的模糊聚类新算法研究
被引：7
作者：
苏璇
王晓晔
王卓
机构：
[1] 天津理工大学计算机与通信工程学院
来源：
关键词：
FCM聚类;
信息熵;
初始化;
类合并;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP301.6 [算法理论];
学科分类号：
080201 [机械制造及其自动化];
摘要：
本文针对传统FCM(模糊C均值)聚类算法对初始中心值非常敏感,并且对数据集属性要求过高的缺陷,提出了采用信息熵的方法对聚类中心进行初始化,以此来降低算法对初始聚类中心的依赖.同时为了使算法能够对任意形状的簇进行聚类,本文引用了类合并的思想,将任意形状的簇分割成小类,再通过一定的规则将小类对进行合并.实验结果证实了在FCM基础上改进的模糊聚类新算法能够识别任意形状的簇,并大大降低了FCM算法对初始聚类中心的依赖.
引用
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