两阶段模糊c-均值聚类算法及其应用

摘要

针对模糊c-均值算法对初始值敏感、收敛结果易陷入局部极小值的缺点,提出了两阶段模糊c-均值聚类算法.首先通过恰当的贴近度(满足相似相近性)估计分类数,选取初始聚类中心;然后通过模糊c-均值算法进行聚类,最后对所得的聚类中心采用逻辑斯谛型的灰色模型进行预测.由于聚类中心具有统计特征,因此较好地克服了样本间的随机误差,灰色逻辑斯谛模型较好地克服了每个样本内误差.采用上述方法对全国30个省市农村居民年收入进行了分析和比较,得出了具有参考价值的结果.