一种快速全局中心模糊聚类方法

摘要

针对模糊C均值算法对初始中心敏感、容易陷入局部最优解,且算法迭代速度慢等问题,依据模糊聚类的全局中心理论,建立了一种快速全局中心模糊聚类系统模型,并给出了相关理论分析和算法流程.该模型通过DKC值方案对各数据成员进行密集度分析来确定初始质心,并结合AM度量提出自定义寻优函数,依据该函数在算法运行的每一个阶段来逐一动态增加聚类中心,直至算法收敛.通过实验对比和验证,该过程降低了随机选取聚类中心对聚类结果的影响,跳出局部最优解,减少计算量,具有更高的聚类精度和更快的收敛速度.