协作模糊C-均值聚类算法提升数据集聚类效果
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更新于2024-09-05
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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。
2019-09-07 上传
2019-07-22 上传
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