基于模糊逻辑的k-means算法研究

陈 苏蓉, Xiaohui Zhu

Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

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Abstract

K-means算法的基本思想是通过迭代方法把所有的元素都唯一聚类到不同的簇中,使得同一簇中的质点具有最小相异度,不同簇间的元素具有最大相异度。但是,这种聚类方法使得那些属于不同簇的交叉区域中的质点也被简单地聚类到了某个簇中,因此无法表达某些元素的跨簇特性。本文提出了基于模糊逻辑的K-means算法,利用模糊逻辑来计算不同簇交叉区域中质点属于某个簇的权重,在获得聚类结果的同时可以有效描述质点的跨簇特性。实验结果表明该算法是有效的。
Original languageChinese (Simplified)
Article number1007-130X(2012)12-0155-05
Pages (from-to)155
Number of pages159
Journal计算机工程与科学
Publication statusPublished - 1 Dec 2012
Externally publishedYes

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