【摘 要】
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在基于模糊C-均值(FCM)的不确定区间数聚类算法中,区间数内的点通常被假设服从均匀分布而难以表达其真实属性,聚类结果受初始聚类中心影响较大且隶属度更新速度较慢。为此,提
【机 构】
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江西理工大学信息工程学院,江西理工大学应用科学学院,中陕核工业集团二一一大队有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(41562019),国家自然科学基金重点项目(41530640),江西省自然科学基金(20161BAB203093),江西省教育厅科技项目(GJJ151531)
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在基于模糊C-均值(FCM)的不确定区间数聚类算法中,区间数内的点通常被假设服从均匀分布而难以表达其真实属性,聚类结果受初始聚类中心影响较大且隶属度更新速度较慢。为此,提出一种基于一般分布区间数的不确定高效区间数模糊(EFCM-ID)聚类算法。基于四分位数思想设计适用于一般分布区间数的距离度量——MQ距离,准确刻画不确定数据。结合密度思想和随机抽样策略提出初始聚类中心的优化选取方法SDCS,提升算法精度。在此基础上,利用竞争学习思想构建相对加速隶属度更新策略,减少算法的运行时间。实验结果表明,与YFCM、
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