FCM聚类算法与改进层次聚类算法的结合

摘要：

模糊c-均值聚类算法(fuzzy C-means 简称FCM)和层次聚类算法是两种非常重要的聚类算法.由于FCM算法对初始聚类中心敏感,并且需要人为确定聚类类别数,这样收敛结果易陷入局部最优解.通过对这两种聚类算法的分析,首先对传统的凝聚层次聚类算法提出了改进,然后用改进的凝聚层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,最后用FCM算法进行再次聚类,以此得到更好的聚类结果并且减少了执行时间和迭代次数.

关键词：凝聚层次聚类、模糊c均值聚类、初始聚类中心、全链接

所属期刊栏目：9

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-10-27（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：5008-5011