区间型数据的可能性聚类算法

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ｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｓｍｕｃｈｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅＩＦＣＭａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｗｈｉｃｈｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｌｆｕｅｎｃｅｏｆｎｏｉｓｅｏｎｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＩｎｔｅｒｖａｌｄａｔａＦｕｚｚｙｅｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇＰｏｓｓｉｂｉｌｉｓｉｔｉｃｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｖｅｒａｇｅＣＲｉｎｄｅｘ
而提出的。在实际应用中，必然面临与标准的ＦＣＭ算法类似的
声对聚类效果的影响。关键词
中图分类号
区间型数据模糊ｅ均值聚类可能性聚类平均ＣＲ指标
ＴＰ１８１文献标识码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ — ３８６ｘ．２０１３．１０．０６９
李庆贺一民罗建禄徐磊
（武警警官学院电子技术系四川成都６１０２１３）
摘
要
针对区间型数据的模糊ｅ均值聚类（ＩＦＣＭ）算法在实际应用中的不足，将可能性理论引入区间型数据的聚类问题，通过
放松样本隶属度的约束条件和修正ＩＦＣＭ算法的目标函数，提出一种区间型数据的可能性聚类算法。通过仿真模拟实验和平均ｃＲ指标分析，结果表明：在包含噪声和孤立点等代表性比较差的样本数据的聚类问题中，该算法明显优于ＩＦＣＭ算法，能有效地降低噪
ＡｂｓｔｒａｃｔＦｕｚｚｙｃｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｉｔｒｈｍｏｆｉｎｔｅｒｖａｌｄａｔａｈａｓｄｅｉｃｆｉｅｎｃｙｉｎｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｉｓ，ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅ
第３０卷第１０期
２０１３年１０月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏ１．３ＯＮｏ．１０
０ｃｔ．２０１３
区间型数据的可能性聚类算法
ｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆＩＦＣＭａｌｇｏｉｒｔｈｍ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｐｏｓｓｉｂｉｌｉｓｉｔｉｃｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｉｎｔｅｒｖａｌｄａｔａ．ＴｈｒｏｕｇｈｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｓａｎｄａｖｅｒａｇｅＣＲｉｎｄｅｘａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｉｎｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｐｒｏｂｌｅｍｃｏｎｔａｉｎｉｎｇｐｏｏｒｌｙｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｓａｍｐｌｅｄａｔａｓｕｃｈａｓｎｏｉｓｅａｎｄｏｕｔｌｉｅｒｓｔｈｅ
ＡＰ０ＳＳＩＢＩＬＩＳＩＴＩＣＣＬＵＳＴＥＲＩＮＧＡＬＧｏＩＵＴＨＭＦｏＲＩＮＴＥＲＶＡＬＤＡＴＡ
ＬｉＱｉｎｇＨｅＹｉｍｉｎＬｕｏＪｉａｎｌｕＸｕＬｅｉ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＯｆｆｗｅｎＣｏｌｌｅｇｅｆＣｏＡＰＦ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１０２１３，Ｓｉｃｈｕａｎ，
ｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙｔｈｅｏｒｙｉｎｔｏｔｈｅｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｎｔｅｖａｒｌｄａｔａ，ｂｙｒｅｌａｘｉｎｇｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｆｔｈｅｓａｍｐｌｅｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐａｎｄｍｏｄｉｆｙｉｎｇｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅ