(整期定稿)网络首发时间:2019-08-07 11:47:21

针对模糊C均值算法对初始中心敏感、容易陷入局部最优解,且算法迭代速度慢等问题,依据模糊聚类的全局中心理论,建立了一种快速全局中心模糊聚类系统模型,并给出了相关理论分析和算法流程。该模型通过DKC值方案对各数据成员进行密集度分析来确定初始质心,并结合AM度量提出自定义寻优函数,依据该函数在算法运行的每一个阶段来逐一动态增加聚类中心,直至算法收敛。通过实验对比和验证,该过程降低了随机选取聚类中心对聚类结果的影响,跳出局部最优解,减少计算量,具有更高的聚类精度和更快的收敛速度。

黑龙江省自然科学基金(F2017015,F201302);

模糊聚类; 全局中心; DKC; AM度量; 噪声点;

10.15938/j.jhust.2019.04.019

TP311.13

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