基于廣義熵的加權(quán)模糊聚類算法研究.pdf

1、熵模糊聚類是將模糊聚類與熵進行有機結(jié)合的一種方法，它不僅具有熵表示數(shù)據(jù)樣本間相關(guān)信息的優(yōu)點，而且具有模糊聚類方法中軟聚類的優(yōu)質(zhì)特性，因而在聚類劃分領(lǐng)域占有重要的地位。通過對熵模糊聚類算法進行分析，并結(jié)合廣義熵、樣本權(quán)值以及核函數(shù)，本文對模糊聚類劃分方法進行了深入的研究，具體內(nèi)容如下：
　?。?）通過對數(shù)據(jù)樣本進行加權(quán)，并將其與廣義熵模糊聚類劃分方法有機結(jié)合，獲得了加權(quán)廣義熵模糊聚類劃分方法的目標(biāo)函數(shù)；在此基礎(chǔ)上，通過使用拉格朗日方

2、法導(dǎo)出了加權(quán)廣義熵模糊聚類劃分方法中的模糊隸屬度和簇中心的迭代計算公式，從而提出了加權(quán)廣義熵模糊聚類劃分算法。另外，本文對加權(quán)廣義熵模糊聚類劃分算法中的權(quán)重確定方法進行了分析研究。
　　（2）在加權(quán)廣義熵模糊聚類劃分方法的基礎(chǔ)上，通過引入核函數(shù)，獲得了基于核的加權(quán)廣義熵模糊聚類劃分方法的目標(biāo)函數(shù)，從理論上導(dǎo)出了具有核函數(shù)的加權(quán)廣義熵模糊聚類劃分方法的簇中心和模糊隸屬度的迭代計算公式，進一步提出了基于核的加權(quán)廣義熵模糊聚類算法。另外