控制与决策

作者：周洁,姜志彬,张远鹏,王士同

单位：江南大学数字媒体学院，江苏无锡214122;江苏省媒体设计与软件技术重点实验室，江苏无锡214122,,江南大学数字媒体学院，江苏无锡214122;江苏省媒体设计与软件技术重点实验室，江苏无锡214122,,江南大学数字媒体学院，江苏无锡214122;江苏省媒体设计与软件技术重点实验室，江苏无锡214122,,江南大学数字媒体学院，江苏无锡214122;江苏省媒体设计与软件技术重点实验室，江苏无锡214122,

关键词：聚类;密度聚类;模糊聚类;代表点聚类;聚类中心;鲁棒性

基金：国家自然科学基金项目(61170122,61272210,81701793)；江苏省自然科学基金项目(BK20130155)；南通市科技计划项目(MS12017016-2).

结合密度聚类和模糊聚类的特点,提出一种基于密度的模糊代表点聚类算法.首先利用密度对数据点成为候选聚类中心点的可能性进行处理,密度越高的点成为聚类中心点的可能性越大;然后利用模糊方法对聚类中心点进行确定;最后通过合并聚类中心点确定最终的聚类中心.所提出算法具有很好的自适应性,能够处理不同形状的聚类问题,无需提前规定聚类个数,能够自动确定真实存在的聚类中心点,可解释性好.通过结合不同聚类方法的优点,最终实现对数据的有效划分.此外,所提出的算法对于聚类数和初始化、处理不同形状的聚类问题以及应对异常值等方面具有较好的鲁棒性.通过在人工数据集和UCI真实数据集上进行实验,表明所提出算法具有较好的聚类性能和广泛的适用性.

来源：2020年第5期

《控制与决策》期刊编辑部

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