基于自适应模糊C-均值的增量式聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)算法不能很好地处理更新数据的缺点,提出基于FCM的自适应增量式聚类算法AIFCM。该算法结合密度和集合的思想,给出一种自动确定聚类初始中心的方法,能在聚类过程中动态改变聚类结果数,改善聚类的质量,减少人为的主观因素,获得比较符合用户需求的聚类结果,并能在原有聚类结果的基础上简单有效地处理更新数据,过滤噪声数据,较好地避免大量重复计算。

基于aiNet的数据模糊聚类算法

本文基于人工免疫系统中经典的网络模型——aiNet模型,提出了一种数据的模糊聚类算法——aiFCM,给出了算法的流程,并通过实验证明了算法的有效性。实验表明,通过人工免疫网络与传统统计分析工具的结合,能够有效地从数据集合中提取有用的聚类。