动态阈值粗糙C均值算法  

Dynamic Threshold Rough C-Means Algorithm

作　　者：王丹[1] 吴孟达[1] 

机构地区：[1]国防科技大学理学院数学与系统科学系,长沙410073

出　　处：《计算机科学》2011年第3期218-221,242,共5页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金(60872152)资助

摘　　要：粗糙C均值算法中3个参数wl,wu,ε的选择是算法应用的关键问题。针对粗糙C均值算法中反映类间叠加程度的参数ε的设定,提出一种动态自适应调整阈值ε的粗糙C均值算法,该算法根据"类-类"间距离与"对象-类"间距离,对每一个待聚类对象动态设定阈值ε。两组人工数据和图像数据的实验表明,该算法具有较好的适应性和聚类效果。Selection of parameters w_l,w_u,ε plays an important role in rough C-Means algorithm.In this paper,a dynamicthreshold rough C-Means algorithm was proposed to self-adaptive adjusting threshold ε that reflects the superposition between classes.This algorithm computes a threshold for every object on the basis of class interval and the distance between class and object.The better effect can be testified by two synthetic data and image data experiments.

关 键 词：C均值聚类 粗糙集 粗糙C均值聚类 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]