[发明专利]一种基于熵和距离加权的多视角模糊聚类算法在审
| 申请号： | 201910723342.9 | 申请日： | 2019-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN110503138A | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 孙冬璞;祁光宇 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于熵和距离加权的多视角模糊聚类算法，要解决的是现有多视角聚类算法中的不足。本发明具体步骤如下：步骤一，在FCM模型的多视角模糊聚类算法的基础上，提出基于Havrda‑Charvat熵的异视角空间划分逼近准则；步骤二，提出距离加权的方法；步骤三，采用隶属度的加权算术平方值来替代平均值作为最后的结果。本发明用Havrda‑Charvat熵构造出新的异视角空间划分逼近准则，提高了算法性能；本发明采用基于距离加权的方法，通过给不同属性赋予不同的重要性，可以有效地降低对聚类结果不好的属性所占的比重，提高对聚类结果好的属性所占的比重；本发明采用隶属度的加权算术平方值作为最后的结果，将最佳视角的权重调大，结果更加的理想，聚类效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 多视角 加权 模糊聚类算法 加权算术 聚类结果 隶属度 视角 逼近 聚类算法 有效地 聚类 权重 算法 替代 赋予 | ||
【主权项】：
1.一种基于熵和距离加权的多视角模糊聚类算法，其特征在于，具体步骤如下：/n步骤一，在FCM模型的多视角模糊聚类算法的基础上，提出基于Havrda-Charvat熵的异视角空间划分逼近准则；/n步骤二，提出距离加权的方法；/n步骤三，在集群过程中采用隶属度的加权算术平方值来替代平均值作为最后的结果。/n
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