基于新型阴影集的模糊C均值聚类算法

摘要

提出一种基于五区域阴影集的模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)算法，利用FCM算法得到对象簇的隶属度，引入五区域阴影集，将对象划分为核心区域、次核心区域、阴影区域、次边缘区域和边缘区域，分析次核心区域得到阈值ω,通过核心区域和次核心区域中隶属度μ≥ω的对象簇得到聚类结果，在8个公开数据集中进行实验。本文提出的算法相比于其余3种算法在7个数据集上取得了最佳的聚类结果。

关键词

三支决策 / 模糊聚类 / 三支聚类 / 五区域阴影集

基金资助

国家自然科学基金资助项目(61906154); 陕西省教育厅青年创新团队资助项目(21JP123)