一種改進(jìn)的可能模糊聚類算法

摘要：通過分析FCM、PCM、IPCM和PFCM等流行的聚類算法和它們在噪聲環(huán)境下所面臨的問題，提出一種概率模糊聚類新算法(SWPFCM)，該算法結(jié)合樣本加權(quán)和一種適用于噪音環(huán)境下的初始化聚類中心的方法，可以有效地消除噪聲對聚類結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)表明，SWPFCM算法具有處理大量噪聲數(shù)據(jù)的能力，但對于沒有噪聲或噪聲很少時(shí)，效果不明顯，當(dāng)目標(biāo)樣本集中出現(xiàn)噪聲時(shí)，使用SWPFCM算法聚類將會得到滿意的聚類結(jié)果。