基于重叠度增量的模糊聚类有效性函数

摘要

提出用重叠度来刻画模糊类间的距离,在此基础上针对模糊划分总重叠度有随类数增加而单调递增的趋势,提出基于重叠度增量的聚类有效性函数.该算法由重叠度增量最大值来确定最佳聚类数,不但克服了传统有效性函数的单调问题,而且计算简单.基于模糊C-均值聚类算法(FCM),应用多组测试数据对其进行性能分析,并与当前广泛应用且具代表性的有效性函数进行深入比较.仿真结果表明,该函数的有效性和优越性.