可能性模糊C-均值聚类新算法

摘要

模糊C-均值聚类(FCM)对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类(PCM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FCM,在新的PCM和FCM基础上提出了新PFCM算法,该算法无须事先运行FCM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率.