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1.
距离修正的模糊C均值聚类算法
楼晓俊 李隽颖 刘海涛
计算机应用
2012, 32 (03):
646-648.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00646
经典的模糊C均值算法基于欧氏距离,存在等划分趋势的缺陷,分错率较高,只适用于球形结构的聚类。针对这一问题,利用数据的点密度信息,在数据点与聚类中心的距离度量中引入了调节因子,提出了一种基于密度的距离修正矩阵,并用其代替经典模糊C均值算法中的距离度量矩阵。通过人造数据集和UCI数据集的两组聚类实验,证实了改进算法对非球形结构的数据同样适用,且相比经典的模糊C均值算法具有更高的聚类准确率。
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