基于模糊测度和证据理论的模糊聚类集成方法

摘要：

针对现有集成方法在处理模糊聚类时存在的不足,提出一种基于证据理论的模糊聚类集成方法.以各聚类成员作为证据元,以样本点间的类别关系作为焦元,通过证据积累构造互相关矩阵.考虑到模糊聚类对于各样本点的聚类有效性,提出一种结合点模糊度和模糊贴近度的类别关系表示方法,并以此作为各证据元的基本概率赋值函数.最后基于互相关矩阵构造样本点间相似性关系,并利用谱聚类算法对其聚类. 实验中通过与多种已有聚类集成方法的对比表明,该方法具有较高的聚类性能.

关键词：模糊聚类集成、模糊贴近度、模糊度、D-S证据理论、互相关矩阵

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60975026, 61273275

在线出版日期：2015-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：823-830