基于区间直觉模糊集的C均值聚类算法  

C-MEANS CLUSTERING ALGORITHM BASED ON INTERVAL-VALUED INTUITIONISTIC FUZZY SETS

作　　者：张宏威[1] 王周敬[1] 

机构地区：[1]厦门大学信息科学与技术学院,福建厦门361005

出　　处：《计算机应用与软件》2011年第2期122-124,162,共4页Computer Applications and Software

基　　金：福建省自然科学基金(2010J01362);厦门大学国家"211"(三期):立体通信和信息集成智能技术

摘　　要：针对区间直觉模糊集(IVIFS)的聚类问题,提出了基于IVIFS的C均值聚类算法。算法首先应用IVIFS的欧氏距离,构造了聚类的目标函数;然后根据拉格朗日乘数法推导出聚类的迭代公式,得到IVIFS聚类算法;此外,还提出一种IVIFS聚类的有效性函数,并将此函数和聚类结合,给出可以确定最佳聚类类别数的聚类流程;最后通过实验验证了该算法不仅得到了最佳聚类类别数,同时还提高了聚类的准确率。Aiming at the clustering problems of IVIFS,the C-means clustering algorithm based on IVIFS is proposed.By means of the Euclidian distance,the objective function of clustering is constructed.Next the iterative formula is deduced according to Lagrange multiplier method,then IVIFS clustering algorithm is obtained.Moreover an IVIFS clustering validity function is defined to confirm the best clustering class number＇s clustering procedure.Finally,experiment results show that the method can not only acquire the best class number,but also improve clustering accuracy.

关 键 词：区间直觉模糊集 模糊聚类 目标函数 模糊C均值 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]