基于K近邻隶属度的模糊聚类算法改进研究

"这篇论文研究了基于K近邻隶属度的聚类算法，主要针对经典模糊C均值聚类算法（FCM）在处理不同规模类簇时存在的问题进行了改进。作者提出了一种新的算法——KNN_FCM，该算法结合了K近邻的思想，以解决FCM算法中的不足。同时，还探讨了基于K近邻的粗糙C均值聚类算法（KNN_RCM）和粗糙模糊C均值聚类算法（KNN_RFCM），这些方法旨在克服传统粗糙C均值（RCM）和粗糙模糊C均值（RFCM）算法中阈值选择的问题。通过在UCI数据集上的仿真比较，证明了新算法的有效性和可行性。" 本文详细介绍了聚类算法的发展与应用，特别是针对模糊聚类和粗糙集理论的改进。传统的聚类算法，如K均值，通常进行硬划分，即将样本严格分配到某一类别中。然而，模糊C均值（FCM）算法引入了隶属度概念，允许样本同时属于多个类簇，以适应实际应用中的模糊边界情况。Zadeh于1965年提出的模糊集理论为此提供了理论基础。 FCM算法虽然在处理不确定性和模糊性方面有优势，但其依赖欧氏距离可能导致不同规模类簇的聚类效果不佳。为解决这一问题，论文提出了KNN_FCM算法，利用K近邻思想来计算样本的隶属度，增强了聚类的灵活性和准确性。此外，论文还讨论了粗糙集理论在聚类中的应用，如粗糙C均值（RCM）和粗糙模糊C均值（RFCM），它们利用上近似和下近似处理不确定性。不过，这些算法需要预先设定阈值，这可能会影响聚类结果。因此，论文提出了KNN_RCM和KNN_RFCM，避免了阈值选择问题。 为了验证新算法的性能，作者在UCI数据集上对比了KNN_FCM、KNN_RCM和KNN_RFCM与原始的FCM、RFM和RFCM。实验结果表明，新算法在处理具有不同规模类簇的数据时表现更优，验证了它们的有效性和实用性。 这篇论文深入探讨了基于K近邻隶属度的聚类算法，为处理复杂数据集中的聚类问题提供了新的思路和解决方案，对于模糊聚类和粗糙集理论的发展具有重要意义。