基于2型模糊集的粗糙模糊C-means算法

作者：鮑楊婉瑩,蔣瑜,李冬

摘要：聚類算法在圖像處理、模式識別等領域有廣泛應用,粗糙模糊C-means算法是近年來研究較多的聚類算法。在面對聚類結構不同的樣本時,傳統的粗糙模糊C-means算法存在聚類簇心偏向性和隸屬度選取的問題,使聚類結果不理想。提出一種基于②型模糊集的粗糙模糊C-means算法,算法采用②型模糊集理論,計算樣本的次隸屬度,從而描述樣本的深層信息,根據樣本最大隸屬度和次大隸屬度之間的差別,將樣本劃分到類簇的上下近似集中,根據上下近似集的權重,迭代并重新計算簇心,直到達到設定閾值或者滿足算法終止條件。將改進的粗糙模糊C-means算法在人工數據集和UCI數據集上進行實驗對比,結果表明改進的粗糙模糊C-means算法具有良好的性能。

發文機構：成都信息工程大學軟件工程學院

關鍵詞：聚類粗糙集2型模糊集粗糙模糊C-meansclusteringrough settype-2 fuzzy setrough fuzzy C-means

分類號： TP301.6[自動化與計算機技術—計算機系統結構]