反一致可能性C均值聚类算法

摘要：

可能性C均值聚类(PCM)因存在聚类中心一致性问题而导致PCM算法聚类失效.提出了反一致可能性C均值聚类算法(ACPCM),它将各聚类中心间距离的倒数之和构造为反一致性项,将反一致性项和PCM目标函数之和构成ACPCM目标函数,利用粒子群算法估计聚类中心,利用梯度法建立模糊隶属度迭代公式.理论分析和仿真实验验证了所提算法的聚类有效性及反一致性.

关键词：可能性C均值聚类(PCM)、一致性、聚类中心、粒子群(PSO)

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61170126;常州工学院校级课题YN1305

在线出版日期：2015-02-06（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：290-292,302