模糊C-均值(FCM)聚类模型是数据模式识别的一类重要工具。在FCM的基础上,结合了数据的类间离散度信息和空间约束信息,提出了FCM型算法的统一框架--Unified FCM,简称UFCM。针对UFCM算法难以处理非线性分类的问题,运用核技巧,得到核空间的UFCM算法--KUFCM。提出使用最短路作为数据点间的距离度量,提高了算法的聚类精度。实验表明,相对于FCM及其改进算法,KUFCM不仅提高了聚类算法的分类精度,而且改善了FCM型算法对噪声数据的稳健性。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
