FCM-VKNN聚类算法的研究

摘要：

提出了一种新的K值可以变化的FCM-VKNN(Fuzzy C-Means Variable K-Nearest Neighbor)聚类算法. FCM-VKNN聚类算法充分吸取了FCM算法和KNN准则的长处,使本算法不受初始值的影响和固定值K的束缚.新的目标准则函数考虑了数据集样本的模糊隶属关系和样本几何分布两个方面的因素,使算法的鲁棒性和分类的正确性大大加强.最后给出了几组具有代表性数据的聚类结果,实验结果表明了这种算法的有效性.

关键词：FCM-VKNN、准则函数、模糊隶属度

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2001AA4080

在线出版日期：2004-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：631-636