《计算机应用研究》|Application Research of Computers

鲁棒的交叉熵模糊聚类算法

Robust fuzzy clustering algorithm based on cross entropy

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作者 姚兰,严寒冰,蔚泽峰
机构 成都信息工程大学 控制工程学院
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摘要 针对模糊C-均值聚类算法对噪声敏感、容易收敛到局部极小值的问题,提出一种基于交叉熵的模糊聚类算法。该算法通过引入交叉熵重新定义了传统FCM算法的目标函数,利用交叉熵度量样本隶属度之间的差异性,并采用拉格朗日求解方法和朗伯W函数解决了目标函数的优化问题,此外,分析了样本划分矩阵的分布情况,依据分布特性对噪声样本进行识别。人工数据集合和标准数据集加噪的实验结果表明,该算法提高了传统FCM算法的抗干扰能力,具有更强的鲁棒性,噪声样本识别的准确率较高。
关键词 模糊聚类;交叉熵;模糊C-均值聚类;聚类性能
基金项目 四川省教育厅重点项目(17ZA0073)
成都信息工程大学引进人才项目(KYTZ201522)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2019-10-007.html
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中图分类号 TP301.6
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