改进的 FCM 半监督聚类算法

摘要：

通过将类间分离度函数引入到模糊 C-均值聚类算法中，结合半监督的思想，建立基于信息熵的半监督模糊 C-均值聚类模型，并对该模型的求解过程进行推导，提出一种新的算法。为了验证算法的有效性，将该算法在 UCI 数据集上进行实验，实验结果表明，该算法比仅引入信息熵的模糊 C-均值聚类方法聚类性能更好。

关键词：半监督聚类、模糊 C-均值算法、信息熵

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金11226263,11201057,61202261;吉林省自然科学基金201215165

在线出版日期：2014-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1293-1296