基于划分的模糊聚类算法

摘要：

在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在C-均值算法的基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种比例变化却很敏感,并以极大熵方法为例进行了比较实验.最后总结了基于划分的模糊聚类算法普遍存在的问题及其发展前景.

关键词：划分聚类、C均值、权重指数、熵、隶属度函数

所属期刊栏目：15

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60303014;教育部科学技术研究项目02031

在线出版日期：2004-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：858-868