一种FCM聚类算法的改进与优化  

Improvement and Optimization of a Fuzzy C-Means Clustering Algorithm

作　　者：刘宜平[1] 沈毅[1] 刘志言[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学控制工程系,150001

出　　处：《系统工程与电子技术》2000年第4期1-3,共3页Systems Engineering and Electronics

基　　金：国家自然科学基金!(696740 1 9);国家"863"高技术计划基金资助课题

摘　　要：针对一种FCM聚类算法的一些不足 ,提出了具体的改进与提高的方法 ,并引入模糊决策理论 ,进行算法参数m的优化选择。改进后的算法 ,一方面有效地弥补了原算法中存在的不足 ,更好地解决了聚类数目选择等初值问题 ;另一方面 ,通过对参数m的优化选择 ,取得了较理想的聚类效果。最后给出了几种聚类算法对某数据样本集的聚类对比结果。In this paper, an approach is proposed to improve a FCM clustering algorithm and the fuzzy decision theory is adopted to optimize the parameter m in the algorithm. On one hand, the proposed algorithm resolves the problem of the initial value effectively; and on the other hand, the better clustering results are obtained through the optimal choice of the parameter m . Finally, a few results are demonstrated to illustrate the effectiveness of the proposed method.\;

关 键 词：模糊决策 模糊数学 FCM聚类算法 

分 类 号：O235[理学—运筹学与控制论] O159[理学—数学]