基于动态模型的分层模糊聚类算法
基于动态模型的分层模糊聚类算法通过k-最近邻居图,动态捕捉对象邻域,在图划分算法形成初始密集簇的基础上,分析簇类型并对各类密集簇进行分层模糊聚类,在合并过程中综合考虑簇的相对互连和封闭性,且聚类各阶段采用不同模糊程度的隶属度分配,并对孤立点进行有效的处理.故该算法在发现复杂形状的簇分布方面有较强的能力;与模糊C-均值聚类算法的实验结果比较也表明了该算法的优越性.
模糊聚类 动态模型 分层 k-最近邻居图
黄明明 邵峰晶
青岛大学信息工程学院,青岛,266071
国内会议
深圳
中文
455-461
2005-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）