【摘 要】
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针对基于模糊C-均值(FCM)的不确定区间数聚类算法中,区间数内的点通常假设服从均匀分布,难以表达其真实属性;聚类结果受到初始聚类中心影响较大和隶属度更新速度较慢等问题,
【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”基于不确定聚类分析的区域滑坡危险性评价方法研究”(41562019);国家重点自然基金”黄土水敏性的力学机制及致滑机理”(41530640);江西省自然基金“基于不确定贝叶斯分类技术的离子型稀土矿区滑坡危险性评价研究”(20161BAB203093);江西省教育厅科技项目“基于不确定决策树算法的离子型稀土矿区滑坡危险性评价研究”(GJJ151531)
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针对基于模糊C-均值(FCM)的不确定区间数聚类算法中,区间数内的点通常假设服从均匀分布,难以表达其真实属性;聚类结果受到初始聚类中心影响较大和隶属度更新速度较慢等问题,为提高算法效率,提出了一种基于一般分布区间数的不确定EFCM-ID聚类算法。基于四分位数思想设计了适用于一般分布区间数的距离度量——MQ(median quartile-spacing)距离,准确刻画了不确定数据;同时基于密度思想采用随机抽样策略设计了初始聚类中心的优化选取方法SDCS(sampling-based density center selection),提升了算法精度;其次利用竞争学习思想构建了相对加速隶属度更新策略,减少了算法的运行时间。将EFCM-ID算法运用于模拟产生的区间数集中,实验结果表明,该算法具有较好的聚类效果。
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