模糊聚类

基于划分的模糊聚类算法木

张敏，于剑＋

（北京交通大学计算机与信息技术学院，北京

１０００４４）

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摘要：在众多聚类算法中，基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一．至今，文献中仍不断

有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现．为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质，本文从改变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面，对在ｃ．均值算法的基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价，对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析．指出标准ＦｃＭ算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性，而其他类似的算法对这种比例变化却很敏感，并以极大熵方法为例进行了比较实验．最后总结了基于划分的模糊聚类算法普遍存在的问题及其发展前景．关键词：

划分聚类；ｃ均值；权重指数：熵：隶属度函数

文献标识码：Ａ

中图法分类号：ＴＰｌ８

聚类就是将物理或抽象的对象，按照对象间的相似性进行区分和分类的过程．在这一过程中没有教师指导，

ｓｕｐｐｏｎｅｄ

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ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔ

Ｎｏ．６０３０３０１４（国家自然科学基金）；ｔｈｅｓｃｉｅｎｔ币ｃ

ＰｒｏｊｅｃｔｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙ

ｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ

ｏｆｃｈｉｎａｕｎｄｅｒＧｒａｎｔＮｏ．０２０３ｌ（教育部科学技术研究重点项目）

作者简介：张敏（１９７９一），女．江西南昌人，硕士生，主要研究领域为数据挖掘，聚类分析；于剑（１９６９一），博士届０教授，主要研究领

域为计算智能，模式识别，数据挖掘．