基于加权距离的模糊 c-均值距离问题新框架
机器学习
2019-08-01 v1 机器学习
摘要
聚类是数据挖掘中的主要任务之一,在模式识别与图像分割中应用广泛。模糊 C-均值(FCM)是使用最多的聚类算法,被证明高效、快速且易于实现,然而 FCM 使用欧氏距离,常导致聚类错误,尤其在处理多维与含噪数据时。过去几年中,许多研究者提出了多种距离度量以提升 FCM 算法性能,且多数研究者提出了加权距离。本文中,我们提出堪培拉加权距离以改进 FCM 算法性能。使用 UCI 数据集的实验结果表明,所提方法优于原始方法及其他聚类方法。
引用
@article{arxiv.1907.13513,
title = {A novel framework of the fuzzy c-means distances problem based weighted distance},
author = {Andy Arief Setyawan and Ahmad Ilham},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.13513},
year = {2019}
}
备注
25 pages, 6 figure, was submitted online submission at the Applied Computing and Informatics, Elsevier, July 18, 2019. King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia