【摘 要】
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聚类分析是通过分析数据内部的特征属性,将相似的数据样本归属为同一簇的过程。模糊化隶属度概念与实际的事物类别相契合使得模糊聚类应用广泛,但模糊聚类算法同样存在很多缺点,比如聚类结果易受初始聚类中心影响,容易陷入局部最优,需要预先设定聚类类别数等。FCM算法随机选取得初始聚类中心易导致局部最优,当算法应用在含孤噪点的数据集中,结果准确性不高,因此提出一种基于密度加权的模糊C均值算法——Density
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聚类分析是通过分析数据内部的特征属性,将相似的数据样本归属为同一簇的过程。模糊化隶属度概念与实际的事物类别相契合使得模糊聚类应用广泛,但模糊聚类算法同样存在很多缺点,比如聚类结果易受初始聚类中心影响,容易陷入局部最优,需要预先设定聚类类别数等。FCM算法随机选取得初始聚类中心易导致局部最优,当算法应用在含孤噪点的数据集中,结果准确性不高,因此提出一种基于密度加权的模糊C均值算法——Density Weighted Fuzzy C Means（DWFCM）。首先计算空间内所有样本点的密度和区域划分长度,依次选取c个未被标记区域内密度最大的点作为初始聚类中心,并标记以该点为中心的区域内点。在算法迭代过程中,计算其它样本点与该样本点的距离,与邻域密度有效半径作乘积,取乘积的倒数和作为样本点的密度值,将此密度值做归一化处理对隶属度进行加权处理。将改进的DWFCM算法应用到航空客运的客户分析当中,与FCM算法作对比并针对该算法进行实际应用案例的探索分析。通过实验对比,基于密度函数选取的初始聚类中心,提高了FCM算法的稳定性和结果的准确率,使得算法迭代次数减少。通过4组不同形状不同密度的仿真数据集对比实验,DFCM相较于传统的FCM在含有孤噪点的数据集中准确率更高,在标准数据集中DWFCM出现迭代次数低,结果准确率高的特点。但是该算法在普通无孤噪点数据集中,算法效率提升不大,有待改善。
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