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国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：姚兰,严寒冰,蔚泽峰,
单位：成都信息工程大学控制工程学院,成都610225；
关键词：模糊聚类,交叉熵,模糊C-均值聚类,聚类性能,
基金：四川省教育厅重点资助项目(17ZA0073)；成都信息工程大学引进人才资助项目(KYTZ201522)；；
针对模糊C-均值聚类（FCM）算法对噪声敏感、容易收敛到局部极小值的问题，提出一种基于交叉熵的模糊聚类算法。通过引入交叉熵重新定义了传统FCM算法的目标函数，利用交叉熵度量样本隶属度之间的差异性，并采用拉格朗日求解方法和朗伯W函数解决了目标函数的优化问题，此外，分析了样本划分矩阵的分布情况，依据分布特性对噪声样本进行识别。人工数据集合和标准数据集加噪的实验结果表明，该算法提高了传统FCM算法的抗干扰能力，具有更强的鲁棒性，噪声样本识别的准确率较高。
来源：2019年第10期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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