文献类型：期刊文章

作　　者：刘晋胜[1] 周靖[2]

机构地区：[1]广东石油化工学院创新创业学院 [2]广东石油化工学院计算机学院

出　　处：《数字技术与应用》

基　　金：论文受广东省科技大专项目资助(mmkj2020033);广东省普通高校特色创新类项目(2018KTSCX153)资助;广东省普通高校特色创新类项目(2021KTSCX076)资助。

年　　份：2024

卷　　号：42

期　　号：1

起止页码：57-59

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：针对分类型数据导致聚类性能下降的问题,本文提出一种新的熵特征变换FCM聚类算法。首先根据熵的数学描述形式,定义分类型数据参数的熵特征值,进而生成熵特征变换模型及其增量模型;接着定义模型的矩阵“痕迹”,获取EFTM模型数据的特征集合;然后融合FCM聚类分析,设计一种以熵为特征提取的主体描述形式的聚类算法;最后实验均表明,该算法具有较高的自适应性。

关 键 词：分类型数据 变换模型  增量模型  描述形式  特征提取 特征集合  FCM聚类算法 定义模型  

分 类 号：TP301]