一种基于灰关联分析的C-均值聚类算法

摘要

在传统C-均值聚类方法中,通常采用欧式距离,有时会将不同量纲的数据进行距离的计算,然而这种距离却没有任何意义;欧式距离是在m维空间中两点之间的真实距离,主要由波幅较大的元素决定,而波幅较小元素之差通常会被忽略,而且这种现象随着变化大与变化小的对应元素之差的比值的增大而越发明显。为了改善这种情况,本文采用灰色系统理论中的灰关联分析方法取代欧式距离,从仿真试验数据来看,基于关联分析方法的C-均值算法进行分类时具有更好效果,可以广泛的应用到动态聚类中。