改进的动态权值Mercer核模糊聚类算法提升聚类性能

本文主要探讨了一种改进的模糊聚类算法——动态权值混合C-均值模糊核聚类算法。PCM（PCA-based Clustering Method）算法在聚类时容易出现过度细分或聚类重叠的问题，而PFCM（Probabilistic Fuzzy C-Means）算法通过结合隶属度和典型值来提高算法的抗噪性能，但在处理样本分布不均衡的情况下，其效果并不理想。 PFCM算法试图解决 PCM 的局限性，但它对于样本分布不均匀的情况仍显不足。为此，研究人员提出了一种创新的方法，即利用Mercer核函数。Mercer核是一种将原始数据空间映射到高维特征空间的工具，它能够保持数据的内在结构，使得在特征空间中进行处理更为有效。通过Mercer核，每个数据点在特征空间中被赋予一个动态权值，这样可以确保在特征空间中对样本进行更精确和公平的划分。 动态权值的引入允许算法对不同特征的重要性进行动态调整，有助于避免由于某些特征主导导致的聚类偏差。这种混合C-均值策略结合了传统C-均值的简单性和模糊聚类的灵活性，旨在优化聚类的稳定性和准确性。通过理论分析和实验证据，研究者证明了该新算法相较于传统的模糊聚类方法，具有更强的鲁棒性，能够更好地处理复杂的数据分布情况，并且在聚类效果上有所提升。 本文的研究成果对于那些需要处理噪声、非线性和不均衡数据分布问题的领域具有重要意义，特别是在模式识别、人工智能和生物信息学等应用中。作者王亮和王士同，作为该领域的专家，通过对算法的深入探讨和实验验证，为模糊聚类算法的发展贡献了新的思路和技术。他们的工作不仅提升了聚类算法的性能，也为后续的相关研究提供了有价值的参考。