基于局部信息的模糊混合原型聚类

摘要

模糊混合原型聚类是将模糊均值聚类与平面聚类相结合的一种新型聚类算法，但其仅仅考虑类内信息而忽视类间信息对聚类性能影响。为解决此问题，基于样本类别信息构造局部信息矩阵，提出一种基于局部信息的模糊混合原型聚类算法。该算法通过引入局部信息矩阵，充分利用类别信息改进模糊混合原型聚类算法性能。在4个人工数据集和5个UCI数据集上进行实验，与4个对比算法进行比较，实验结果表明聚类效果优于对比算法，验证了所提算法的有效性。

关键词

聚类分析 / 模糊聚类 / 平面聚类 / 混合原型聚类 / 模糊混合原型聚类

基金资助

安徽省高等学校自然科学研究重点项目（2024AH051095）