增强型区间二型FCM算法
来源期刊:控制与决策2014年第3期
论文作者:邱存勇 肖建 韩璐
文章页码:465 - 469
关键词:模糊聚类;模糊C均值聚类;区间二型;降型;
摘 要:不确定性存在于图像处理、模式识别等众多领域的实际应用中,模糊?均值聚类(FCM)算法虽广泛应用于这些领域,但其处理不确定性的能力较差.引入区间二型模糊理论能有效提升算法处理不确定性的能力,但相应地造成算法复杂度增加,制约了区间二型FCM算法的推广应用.鉴于此,提出增强型区间二型FCM算法,通过优化初始聚类中心和降型运算,极大地减少了区间二型FCM算法的运算量,并提升算法的收敛速度.通过对随机和实际数据的实验比较验证了改进算法的有效性.
邱存勇,肖建,韩璐
西南交通大学电气工程学院
摘 要:不确定性存在于图像处理、模式识别等众多领域的实际应用中,模糊?均值聚类(FCM)算法虽广泛应用于这些领域,但其处理不确定性的能力较差.引入区间二型模糊理论能有效提升算法处理不确定性的能力,但相应地造成算法复杂度增加,制约了区间二型FCM算法的推广应用.鉴于此,提出增强型区间二型FCM算法,通过优化初始聚类中心和降型运算,极大地减少了区间二型FCM算法的运算量,并提升算法的收敛速度.通过对随机和实际数据的实验比较验证了改进算法的有效性.
关键词:模糊聚类;模糊C均值聚类;区间二型;降型;