10.16055/j.issn.1672-058X.2023.0002.013
近似质心在区间二型模糊聚类中的应用
针对现有质心求解算法仍具有较高计算复杂度,导致区间二型模糊C均值聚类算法(Interval Type-2 Fuzzy C-Means,IT2FCM)运行速度不理想问题,提出了半数迭代法和一次迭代法两种近似质心求解算法.首先,在直接求解转换点问题质心求解算法(A Direct Approach for Determining the Switch Points in the Karnik-Mendel Algorithm,DA)的基础上,借助二分查找思想,构造出基于二分查找的质心求解算法;接着,以该算法为基础,通过限制查找范围,考虑两个转换点之间关系的性质和计算差值的技巧得到半数迭代法;最后,考虑只进行一次查找得到一次迭代法.在UCI上的5个数据集上(IRIS、SEEDS、WINE、WIFI_LOCALIZATION和HTRU2)验证了两种算法的聚类性能并没有因为求解的是近似质心而降低;进一步在ANURAN CALLS数据集上构造了 8组数据量递增数据用于验证基于不同质心求解算法的IT2FCM和基于提出的近似质心求解算法的IT2FCM运行速度,实验结果表明:基于近似质心求解算法的IT2FCM运行速度较快,所以提出的近似质心求解算法能够在一定程度上缓解IT2FCM复杂度过高的问题.
区间二型模糊C均值聚类算法、二分查找、近似质心
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61806001
2023-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
85-93
