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针对传统模糊C均值聚类算法只能发现"类球状"簇和对分量属性数据敏感的缺点,提出一种基于FCM的属性分解聚类再融合的分类算法。该算法将信息融合的思想应用于聚类算法,先在每个分量属性维度进行聚类,然后对各属性的聚类结果进行融合分析并得到聚类结果。独立对每个分量属性聚类的思想为算法的并行实现提供便利。实验结果表明,该算法不但能有效提高聚类的准确度,而且不需要提前对数据进行归一化处理,在分量属性量测数据存在偏差时仍然表现出良好的鲁棒性。