融合特征值与优化划分的改进FCM聚类算法

摘要：

通过研究传统FCM和改进FCM算法,针对现有算法中存在收敛速度不够、聚类精度不高等问题,提出一种基于FCM算法的融合特征值和优化划分FCM的改进聚类算法.融合优化划分与特征值,获取特征值向量迭代计算公式,实现自适应更新.实验结果表明,该方法能够有效计算并获取样本特征值向量,改进算法聚类分析效果优于FCM、W-FCM、OP-FCM算法,所提改进算法具有实际应用价值.

关键词：模糊聚类算法、特征值、优化划分、聚类精度、迭代计算公式

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金项目61402053;全国教育信息技术规划课题基金项目126240629

在线出版日期：2017-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1076-1080