模糊c-均值聚类算法中加权指数m的研究

摘要

加权指数m是模糊c-均值(FCM)聚类算法中的一个重要参数.本文从FCM算法出发研究了m对聚类分析的影响,m的最佳选取方法及其在聚类有效性中的应用三个问题.实验结果表明:m不合适的取值将严重影响算法的性能;在实际应用中m的最佳取值范围为[1.5,2.5],这与Pal的实验结论相一致;另外基于最优加权指数m*的类别数确定方法是相当有效和灵敏的.