基于自适应松弛的鲁棒模糊C均值聚类算法

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 6次 | 上传用户：zyh111111

【摘要】

：

噪声是影响聚类结果的最重要的因素之一,现有的模糊聚类算法主要通过对隶属度约束进行松弛的方式来降低噪声样本的影响。这种方式仍然存在两个基本问题需要解决:第一,如何评估一个样本是噪声的可能性;第二,如何在抑制噪声样本影响力的同时,保留正常样本的作用力。针对这两问题,该文提出了基于自适应松弛的鲁棒模糊C均值聚类算法(AR-RFCM)。新模型基于K最近邻的方式(KNN)来估计样本的可靠性,自适应地调整松弛

【作者】

：

高云龙王志豪潘金艳罗斯哲王德鑫

【机构】

：

厦门大学航空航天学院,集美大学信息工程学院

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2020年07期

【关键词】

：

噪声聚类模糊C均值自适应松弛 NoiseClusteringFuzzy C-Means(FCM)AdaptiveRelaxation

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61203176),福建省自然科学基金(2013J05098,2016J01756)

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