基于矩阵加权关联规则的区间模糊C均值聚类

摘要

提出一种基于矩阵加权关联规则的区间模糊C 均值聚类算法.根据支持度和可信度对矩阵构造关联规则,在关联规则的基础上进行区间模糊C 均值聚类.由样本数量的大小来调整区间的影响因子a 以达到最优聚类.该算法在解决小型文本时精度优于传统算法(如k-means),在解决多维数据时效率较理想.理论和实验表明,该算法可以在一定程度上提高聚类结果的质量和算法效率.