基于非欧式距离的可能性C-均值聚类

作者：武小红; 周建江; 李海林; 胡彩平

来源：南京航空航天大学学报, 2006, (06): 702-705.

DOI：10.16356/j.1005-2615.2006.06.010

• 模糊聚类
• 改进型可能性C-均值聚类
• 新的改进型可能性C-均值聚类

改进型可能性C-均值聚类(Improved possib ilistic C-means,IPCM)是在综合了模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)和可能性C-均值聚类(Possib ilistic C-means,PCM)的基础上得到的。在IPCM的基础上,利用鲁棒统计观点和影响函数,引入一种新的距离度量以代替IPCM的目标函数中的欧式距离度量,提出了一种新的可能性C-均值聚类模型(A lternative improved possib ilistic C-means,A IPCM),并给出了该模型的具体实现算法。A IPCM具有良好的鲁棒性,更适合对含有噪声或野值的数据进行划分聚类。仿真实验表明,A IPCM能克服噪声敏感性问题,获得合适的聚类中心和高的聚类准确率。

• 单位
  江苏大学; 南京航空航天大学