融合密度峰值和空间邻域信息的FCM聚类算法

摘要：

针对模糊C均值(FCM)算法聚类结果对初始中心点敏感以及聚类过程中没有考虑到不同密度样本点在聚类过程中影响力不同的缺陷,提出了一种密度峰值和样本点空间邻域信息优化的FCM算法.改进后的算法选择数据集中具有局部密度峰值的样本点或者局部密度较大的样本点作为初始聚类中心,充分考虑样本点邻域之间的关系,增加局部密度值大的样本点在聚类中心迭代计算过程中的影响力,从而达到优化FCM算法聚类效果的目的.理论分析和在人造数据集、加州大学欧文分校(UCI)机器学习数据库中真实数据上的实验结果表明,改进后算法的抗噪性、聚类效果和全局收敛能力均优于传统FCM算法.

关键词：密度峰值、模糊C均值、局部密度、聚类

所属期刊栏目：40

分类号：U676.1;TH12

资助基金：国家自然科学基金61672002;福建省自然科学基金2016J01243

在线出版日期：2019-07-09（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：137-144