基于模糊C-means的多视角聚类算法

摘要：

目前多数多视角聚类算法属于“刚性”划分算法，不适用于处理具有聚簇重叠结构的数据集，为此，提出一种基于模糊C-means的多视角聚类算法(简称FCM-MVC)，该算法利用隶属度描述对象与类别的关系，能够更真实地描述具有聚簇重叠结构数据集的聚类结果。FCM-MVC算法同时利用多个视角信息，自动计算每个视角的权重。研究结果表明：FCM-MVC算法能够有效处理具有聚簇重叠结构的数据集；与已有的3种经典的多视角聚类算法相比，该算法获得的聚类精度更高。

关键词：多视角聚类、模糊C-means、数据挖掘

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家科技支撑计划项目2012BAH08B02；哈尔滨工程大学中央高校基本科研业务专项资金资助项目HEUCFZ1212， HEUCF100603Project 2012BAH08B02 supported by the National Key Project of Scientific and Technical Supporting Programs;ProjectHEUCFZ1212, HEUCF100603 supported by the Fundamental Research Funds of Harbin Engineering University for the Central Universities

在线出版日期：2015-08-06（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：2128-2133