结合模糊(C+P)均值聚类和SP-V-支持向量机的TSK分类器

摘要

为获得具有模糊规则自适应约简性能和较好的泛化性能的TSK分类器,本文提出了一种结合模糊(C+P)均值聚类(FCPM)算法和SP-V-支持向量机(SVM)分类算法来构建TSK(Takagi-Sugeno-Kang)分类器的方法.该方法首先用FCPM聚类算法对训练数据进行聚类;然后根据聚类结果确定TSK分类器的模糊规则前件中的高斯隶属度函数的中心和宽度参数;最后采用成组稀疏约束SP-V-SVM算法对模糊规则后件参数进行学习,该算法不仅改善了系统的泛化性能,还使系统具有模糊规则自适应约简功能,使得系统更为紧凑.与相关算法在UCI和IDA标准数据集分类实验中的模糊规则数和分类性能对比表明:用提出的分类算法所构造的TSK分类器不仅具有较好的分类性能,而且模糊规则数少,有利于构建更为紧凑的模糊分类系统.