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一种基于广义模糊聚类算法的无监督数据分类方法

摘要

本发明公开了一种基于广义模糊聚类算法的无监督数据分类方法,其步骤包括:对样本集合依GFC目标函数最小化原则进行最优化划分;初始化多个粒子的位置和速度值;将粒子位置值与样本聚类中心对应实现聚类中心初始化;定义样本、聚类中心间的距离与模糊隶属度成反比例关系从而计算样本模糊隶属度;按粒子群算法迭代公式得到更新的聚类中心;计算得到GFC目标函数。本发明所构造的模糊聚类算法不受归一化约束的限制,能够对噪声数据作有效挖掘和识别。所构造的模糊隶属度与聚类中心反比例关系形式可以拓展变形为多种形式,提升了聚类算法的适用范围,还可对模糊指标作隐藏忽略,从而避免了模糊指标对聚类算法的干扰。

著录项

  • 公开/公告号CN108710914A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-10-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 常州工学院;

    申请/专利号CN201810495011.X

  • 发明设计人 文传军;许定亮;刘福燕;

    申请日2018-05-22

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/00(20060101);

  • 代理机构32207 南京知识律师事务所;

  • 代理人高桂珍

  • 地址 213032 江苏省常州市新北区辽河路666号

  • 入库时间 2023-06-19 06:58:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-11-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20180522

    实质审查的生效

  • 2018-10-26

    公开

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