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基于混合距离学习的双指数模糊C均值算法

王骏  王士同  
【摘要】:提出了一种基于DI-FCM(double indices fuzzy C-means)算法框架的无监督距离学习算法——基于混合距离学习的双指数模糊C均值算法HDDI-FCM(double indices fuzzy C-m eans with hybrid distance).数据集未知距离度量被表示为若干已有距离的线性组合,然后执行HDDI-FCM,在对数据集进行有效聚类的同时进行距离学习.为了保证迭代算法收敛,引入了Steffensen迭代法来改进计算簇中心点的迭代公式.讨论了算法中参数的选择.基于UCI(University of California,Irvine)数据集的实验结果表明该算法是有效的.

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