FCCM算法中基于划分熵的参数优选方法
刘永利
付丽丽
1.河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作,4540002.河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作,454000
摘要：针对在FCCM及其改进算法中,模糊控制参数Tu往往采用经验值,或者通过多次实验选取最佳的Tu值.在考察了模糊控制参数Tu对于聚类结果的影响和在使用划分熵的变化来衡量聚类结果的明晰程度的基础上,引入隶属度矩阵的平均方差来对模糊控制参数Tu的取值进行限制,通过约束聚类的模糊程度,提出一种基于划分熵的参数优选方法.数据实验表明,使用该方法自动确定的参数Tu可减少直接使用经验值或多次实验选取最佳值时的随机性和偶然性,帮助FCCM算法获得更加稳定的聚类结果.
关键词：模糊联合聚类模糊控制参数划分熵聚类算法
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61202286)河南省高等学校青年骨干教师资助计划(20156GJS-068)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 248-253,273 )
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