[发明专利]一种最小方差优化初始聚类中心的模糊C均值聚类方法在审
| 申请号： | 201710503214.4 | 申请日： | 2017-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN107330458A | 公开（公告）日： | 2017-11-07 |
| 发明（设计）人： | 李学刚;狄岚;李斌;李通明 | 申请（专利权）人： | 常州信息职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙)32231 | 代理人： | 滕诣迪 |
| 地址： | 213164 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种最小方差优化初始聚类中心的模糊C均值聚类方法，属于数据挖掘与模式识别技术领域，包括以下步骤对输入数据集与样本点的距离关系进行聚类；将聚类分析方法用于对目标数据集聚类分析得到聚类标签；聚类分析后得到的聚类标签与原始标签依据评价指标进行性能评价。本发明旨在解决模糊C均值的聚类效果受其初始化的聚类中心影响较大、不能保证得到最优解的问题，在FCM算法的基础上先进行初始聚类中心的选取，选取FCM初始聚类中心是以样本的方差作为启发信息，以样本的领域半径，选取K个位于不同区域上方差最小的样本点作为初始聚类中心，该算法不需要设置任何参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 最小 方差 优化 初始 中心 模糊 均值 方法 | ||
【主权项】：
一种最小方差优化初始聚类中心的模糊C均值聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对输入数据集与样本点的距离关系进行聚类；步骤S2：将聚类分析方法用于对目标数据集聚类分析得到聚类标签；步骤S3：聚类分析后得到的聚类标签与原始标签依据评价指标进行性能评价。
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