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山东大学学报（理学版） ›› 2016, Vol. 51 ›› Issue (5): 102-105.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.3.2015.105

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基于高斯隶属度的包容性指标模糊聚类算法

翟鹏1,2,李登道3   

  1. 1. 济宁学院计算机科学系, 山东 曲阜 273155;2. 数字出版技术国家重点实验室(筹), 北京 100871;3. 山东科技大学信息学院, 山东 青岛 266590
  • 收稿日期:2015-08-02 出版日期:2016-05-20 发布日期:2016-05-16
  • 作者简介:翟鹏(1978— ),男,硕士,讲师,研究方向网络技术与信息处理.E-mail:zbzx@jnxy.edu.cn
  • 基金资助:
    山东省自然科学基金计划-青年基金项目(ZR2013FQ024)

The fuzzy clustering algorithm based on inclusion index of Gausian membership function

ZHAI Peng1,2, LI Deng-dao3   

  1. 1. Department of Computer Science, University of Jining, Qufu 273155, Shandong, China;
    2. State Key Laboratory of Digital Publishing Technology(Peking University Founder Group Co., Ltd), Beijing 100871, China;
    3. College of Information Science and Engineering, Shandong University of Science and Technolgy, Qingdao 266590, Shandong, China
  • Received:2015-08-02 Online:2016-05-20 Published:2016-05-16

PDF (PC)

1197

摘要： 基于传统的模糊聚类算法(C-means、FCM),在高斯隶属度函数的基础上给出了包含性指标的定义,提出了基于高斯隶属度的包容性指标模糊聚类算法(fuzzy inclusion-based clustering, FIC)。该方法通过获取高斯隶属度函数的包含性指标,为每个分类确定一个支持距离的半定性矩阵,来保证每个分类到所有数据类的距离和与所有数据类包含度的总和一致。通过UCI中Wine数据集进行了仿真实验,实验结果表明与FCM算法相比较,FIC算法具有更好的有效性和可行性。

关键词: 聚类算法, 隶属度, 包容性指标, 距离

Abstract: Based on traditional fuzzy clustering algorithm, such as Fuzzy algorithm and C-means algorithm, the definition of inclusion index is taken into account the fuzzy clustering algorithm proposed, which is based on Gaussian membership functions. This algorithm ensure that the distance of each classification to another classifications is the same by a semi definite matrix, which preserves the inclusion index of Gausian membership function. The simulation experiment results with the Wine data set of UCI show that, compared with FCM, FIC algorithm has more effectiveness and feasibility.

Key words: clustering algorithm, distance, membership function, inclusion index

中图分类号: 

  • TP311
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