基于模糊测度和证据理论的模糊聚类集成方法
作者:
作者单位:

空军工程大学防空反导学院,西安710051.

作者简介:

毕凯

中图分类号:

TP391


Fuzzy clustering ensemble based on fuzzy measure and DS evidence theory
Author:
Affiliation:

School of Air and Missile Defense,Air Force Engineering University,Xi’an 710051,China.

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    摘要:

    针对现有集成方法在处理模糊聚类时存在的不足, 提出一种基于证据理论的模糊聚类集成方法. 以各聚类成员作为证据元, 以样本点间的类别关系作为焦元, 通过证据积累构造互相关矩阵. 考虑到模糊聚类对于各样本点的聚类有效性, 提出一种结合点模糊度和模糊贴近度的类别关系表示方法, 并以此作为各证据元的基本概率赋值函数. 最后基于互相关矩阵构造样本点间相似性关系, 并利用谱聚类算法对其聚类. 实验中通过与多种已有聚类集成方法的对比表明, 该方法具有较高的聚类性能.

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    引证文献
引用本文

毕凯 王晓丹 邢雅琼.基于模糊测度和证据理论的模糊聚类集成方法[J].控制与决策,2015,30(5):823-830

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  • 收稿日期:2014-03-16
  • 最后修改日期:2014-07-16
  • 在线发布日期: 2015-05-20
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