文献类型：期刊文章

作　　者：徐峰[1,2] 张铃[1]

机构地区：[1]教育部智能计算与信号处理重点实验室,安徽大学人工智能研究所 [2]华安证券有限责任公司,合肥230069

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60175018);国家自然科学基金重点项目(60135010)

年　　份：2005

卷　　号：31

期　　号：3

起止页码：26-28

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用距离度量空间的手段讨论了商空间的模糊粒度聚类,结合信息融合技术用不同粒度合成聚类结果,认为聚类可以以非均匀粒度来描述样本集。据此提出了使用 Gaussian 型函数定义商空间的距离函数的模糊聚类算法(FCluster 算法),算法用距离表示信息粒度,不需要定义隶属函数和求出相似矩阵,并且不需要讨论参数的选择。仿真实验说明了算法可以很直观地从不同粒度(距离)观察聚类结果,大大降低了计算复杂度和空间复杂度,适于处理大数据量的样本,并且 Gaussian 型函数定义的距离对试验样本可以达到很好的效果。

关 键 词：聚类  商空间 计算复杂度  空间复杂度 信息粒度 样本集  算法  型函数 相似矩阵 非均匀

分 类 号：TP391] TP301.6[计算机类]