协作模糊C-均值聚类算法提升数据集聚类效果

本文主要探讨了一种创新的聚类算法——协同可能性模糊聚类算法（C-FCM），它是基于模糊C-均值聚类（FCM）和可能性C-均值聚类（PCM）理论的发展。FCM算法通过引入隶属度权重指数，允许数据点具有模糊的归属，但其对噪声数据敏感且对初始中心选择敏感。PCM算法则针对FCM的这一缺点进行了改进，取消了归一化约束，使得噪声数据的影响减小，增强了鲁棒性。 C-FCM算法结合了FCM的模糊性与PCM的可能性划分矩阵，通过协作处理不同特征子集之间的协同关系，旨在提高聚类的准确性和稳定性。它在改进的PCM基础上，弱化了对初始中心的依赖，并通过样本加权的方式，更好地考虑了数据点的实际影响力，从而减少了噪声对聚类结果的干扰。 论文通过在Wine和Iris数据集上的实验验证，展示了C-FCM算法相对于PCM算法的优越性，证明了其在处理实际问题时的有效性和鲁棒性。这种新型算法的提出不仅扩展了模糊聚类的方法论，也为解决实际数据集中的复杂聚类问题提供了有力工具。 C-FCM算法的关键贡献在于其能够通过协同处理和可能性划分的融合，有效地应对噪声数据和初始中心选择带来的挑战，从而提升聚类分析的精度和效率。这对于数据挖掘、统计分析以及图像处理等领域具有重要的理论价值和实际应用潜力。