自适应模糊聚类

摘要：

针对模糊聚类算法中的噪声敏感性以及点对类的隶属度缺乏典型性的问题,提出一个自适应模糊聚类方法.该方法可以自动地标识那些有影响力的或者说重要的原型样本,反映出这些原型样本对其他样本的影响.又可以自动地标识那些有影响力的或者说重要的类,反映出那些重要的类对其他类的影响.该方法能够有效地降低噪声对有用信息的干扰,为传统的聚类方法提供了一个具有可操作性又有效率的替代方案.该方法的收敛性被理论证明,两个试验检验了它的计算花费和准确性.

关键词：自适应性聚类、隶属度、聚类原型

所属期刊栏目：38

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2002AA412010-12;国家重点基础研究发展计划973计划2002CB312200

在线出版日期：2004-12-16（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：1280-1284