基于数据场的FCM改进算法

合集下载

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

类，再用分离度作为评估函数进行类合并。仿真实验结果表明，改进算法能够克服ＦＣＭ算法的一些缺陷，对数据分布不
规则的数据集进行有效聚类，聚类效果良好。
关键词：聚类；ＦＣＭ算法；数据场；初始聚类中心
中图分类号：ＴＰ１８文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６ — ２４７５．２０１４．０６．０２１
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｆｕｚｚｙＣ－ｍｅａｎｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｓｅｖｅｒａｌｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ：ｔｏｏｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｃｈｏｏｓｅｉｎｉｔｉｌａｃｌａｓｓｃｅｎｔｅｒｏｆｄｉｖｉｓｉｏｎｓ，ｔｏｏｓｅｎｓｉ — ｔｉｖｅｔｏｎｏｉｓｅｓａｎｄｏｕｔｌｉｅｒｓ．ｅａｓｙｔｏｂｅｅｆｆｅｃｔｅｄｂｙｄａｔａｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｕｓｅｓｔｈｅｄａｔａｉｆｅｌｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｉｆｅｌｄｓｉｎｐｈｙｓｉｃｓ，ｕｓｅｓｐｏｔｅｎｔｉａｌｖｌｕａｅｓｏｆｆａｕｌｔｐｏｉｎｔｓｉｎｔｈｅｄａｔａｉｆｅｌｄｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｎｏｉｓｅｐｏｉｎｔａｎｄｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｉｎｉｔｉｌａ
ｃｌａｓｓｃｅｎｔｅｒ，ｕｓｅｓｍｕｈｉｃｅｎｔｅｒｓｃｌｕｓｔｅｉｎｇｒｌｇａｏｒｉｔｈｍｔｈａｔｂｉｇｃｌｕｓｔｅｒｉｓｃｕｔｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌｓｍａｌｌｃｌｕｓｔｅｒｓ，ａｎｄｔｈｅｎｔａｋｅｓｔｈｅｓｅｐａｒａｔｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｓａｓｅｖｌｕａａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｔｏｍｅｒｇｅｓｍａｌｌｃｌｕｓｔｅｒｓ．ＥｘｐｅｉｍｅｒｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｆｕｚｚｙＣ－ｍｅａｎｓｌｇａｏｉｔｒｈｍｃｏｕｌｄｍａｋｅ
ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＦＣＭＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＤａｔａＦｉｅｌｄ
ＷＡＮＧＬｉ — ｈｏｎｇ，ＨＥＸｉｏｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２３，Ｃｈｉｎａ）
２０１４年第６期文章编号：１００６・２４７５（２０１４）０６－００９４－０４
计算机与现代化ＪＩＳＵＡＮＪＩＹＵＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ
第２２６期
基于数据场的ＦＣＭ改进算法
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ｆｕｚｚｙＣ－ｍｅａｎｓａｌｇｏｉｒｔｈｍ；ｄａｔａｉｆｅｌｄ；ｉｎｉｔｉｌａｃｌｕｓｔｅｒｃｅｎｔｅｒｓ
王丽红，何熊熊
（浙江工业大学信息工程学院，浙江杭州３１００２３）摘要：ＦＣＭ算法对初始聚类中心敏感，对噪声和孤立点敏感，容易受到数据分布的影响。本文的改进算法引入物理学上的数据场理论，用势函数来描述数据的分布，优化初始聚类中心；同时采用冗余聚类中心的方法，即将大簇分割成多个小
ｕｐｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｏｆｆｕｚｚｙｅ－ｍｅａｎｓｌａｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｂｅｗｅｌｌｓｕｉｔｅｄｔｏｔｈｅｎｏｎ — ｕｎｉｆｏｒｍｓｕｂｊｅｃｔｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎｓ．