基于数据场的 FCM 改进算法

摘要：

FCM算法对初始聚类中心敏感，对噪声和孤立点敏感，容易受到数据分布的影响。本文的改进算法引入物理学上的数据场理论，用势函数来描述数据的分布，优化初始聚类中心；同时采用冗余聚类中心的方法，即将大簇分割成多个小类，再用分离度作为评估函数进行类合并。仿真实验结果表明，改进算法能够克服FCM算法的一些缺陷，对数据分布不规则的数据集进行有效聚类，聚类效果良好。

关键词：聚类、FCM算法、数据场、初始聚类中心

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2014-07-05（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：94-97