自动确定聚类个数的模糊聚类算法

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1、万方数据第3期2017年3月电子学报ACTAELECTRONICASINICAV01．45No．3Mar．2017自动确定聚类个数的模糊聚类算法陈海鹏1”，申铉京1”，龙建武3，吕颖达4(1．吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春130012；2．吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室，吉林长春130012；3．重庆理工大学计算机科学与工程学院，重庆400054；4．吉林大学公共计算机教学与研究中心，吉林长春130012)摘要：本文通过集成多次FCM(FuzzyC—Means)聚类结果以及采用软化分方式，提出

2、一种新的自动确定聚类个数的模糊聚类算法．本算法首先利用不同的聚类数目对数据进行FCM聚类，然后充分利用多次FCM聚类得到的隶属度信息构建一个累积邻接矩阵，最后采用迭代方式对累积邻接矩阵进行图切分以获取最终聚类结果．大量的仿真实验表明，相对现有集成聚类方法，本文方法能够有效减少FCM的聚类次数，并且在图切分过程中的迭代次数为现有方法的1／2左右．关键词：模糊聚类；FCM算法；图切分中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：0372—2112(2017)03—0687-08电子学报URL：http：／／www．e

3、journal．org．cnDOI：10．3969／j．issn．0372-2112．2017．03．028FuzzyClusteringAlgorithmforAutomaticIdentificationofClustersCHENHai．pen91”，SHENXuan-jin91”，LONGJian．Wll3，LOYing—da4(1．CollegeofComputerScienceandTechnology，JiliuUniversity，Changchun，Jilin130012，China；2．Key

4、LaboratoryofSymbolicComputationandKnowledgeEngineeringofMinistryofEducation，JilinUniversity，Changchun，Jilin130012，China；3．CollegeofComputerScienceandEngineering，ChongqingUuiversityofTechnology，Chongqing400054，China；4．CenterforComputerFundamentalEducation，Jili

5、nUniversit3’，Changehun，Jilin130012，China)Abstract：Toautomaticallydeterminethenumberofclusters，anewfuzzyclusteringalgorithmisproposedinthisstudy，whichisbasedonsoftpartitionschemeandintegratesmanyFCMclusteringresults．Inthismethod，FCMclusteringisimplementedondat

6、abytheclusternumber；thenthemembershipinformationisusedtobuildacumulativeadjacencyma—trix；finally，thegraphcutmethodisadoptedtothecumulativeadjacencymatrixbyiterativemannertoobtainclusteringre—suits．Simulationexperimentsshowthat，comparedtothecurrentintegratedcl

7、usteringmethod，ourmethodCaneffectivelyre—ducethenumberofFCMclustering；furthermore，itsiterationsinthegraphcutprocessisabout1／2oftheexistingmethod．Keywords：fuzzyclustering；fuzzyC—meansalgorithm；graphpartition1引言数据聚类是指将一个数据集划分成多个数据子集，并且处于同一数据子集的数据样本问具有较大的相似度，而处于

8、不同子集数据问样本的相似度较小。1。1．聚类是进行有效数据挖掘的一项重要研究方法，在图像分割、模式识别、计算机视觉等领域中有着十分广泛的研究与应用¨““．根据数据在聚类中的集聚规则及应用这些规则的方法，可以将聚类分为四类‘1’⋯：层次化聚类算法、划分式聚类算法、基于密度的聚类算法和基于网格的聚类算法．其中划分式聚类算法因其具有简单、有效等特性而得到了广泛地研究与应用。1。