一种基于最大隶属度的模糊层次聚类方法

摘要

一种基于最大隶属度的模糊层次聚类方法，属于数据挖掘技术领域。本方法将隶属度作为聚类的基准方式，采用相邻分类的形式，并利用提前设定隶属度阈值λ的方式，防止类别聚合程度过深。核心思想是：首先将数据样本各自归为一类；然后利用模糊隶属度进行类别关联计算，依据最大隶属度聚类的基本准则，构造二叉树的形式建立层次聚类结构；最后通过聚类二叉树子图集合判别最终聚类结果。本发明整个聚类过程可以无需设置聚类初始点，只需根据隶属度阈值即可自动调节聚类数目，使聚类的条件更加直观，具有较好的鲁棒性。