文件名称：一种改进的模糊C-均值聚类算法 (2012年)
文件大小：916KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-06 23:16:47
工程技术 论文
由于现有模糊C均值聚类算法固有的局限性，本文提出了一种改进的模糊C均值聚类算法。首先用概率密度函数来确定初始聚类中心点和聚类数，其次用竞争学习思想提出使对手增加抑制因子来修改隶属度得到加快收敛速度的效果，最后提出用一个类内差异与类间差异兼备的新的有效性指标来作为迭代条件的目标函数。通过实验获取参数的最优取值范围，通过与经典模糊C均值聚类算法的比较，证明了该改进算法不仅加快了收敛速度，而且在聚类结果的质量上有一定程度的提高。