【摘 要】
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LFCM算法作为一种划分式聚类算法,它根据新旧聚类中心之差是否小于设定阈值决定是否停止迭代,但存在聚类准确率偏低的缺陷。熵是信息论中有效度量不确定性的一项指标。为此,
【基金项目】
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山西省优秀人才科技创新项目(201605D211021);2016年太原理工大学教改项目(24);2017年山西省研究生联合培养基地人才培养项目(2017JD16)
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LFCM算法作为一种划分式聚类算法,它根据新旧聚类中心之差是否小于设定阈值决定是否停止迭代,但存在聚类准确率偏低的缺陷。熵是信息论中有效度量不确定性的一项指标。为此,文章提出了一种基于迭代信息熵权的改进LFCM算法,该算法将熵权法与LFCM算法进行了有效的融合。算法的改进思路为:(1)输入样本结合隶属度函数,求得数据矩阵,根据该数据矩阵求取新的信息熵和权重;(2)目标函数采用权重函数,算法通过判断新旧权重的差值是否小于设定阈值作为停止迭代条件。仿真实验结果表明,基于迭代信息熵权的改进LFCM算法可以有效提高聚类准确率及紧凑率。
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