基于廣義熵的加權模糊聚類算法研究.pdf

1、熵模糊聚類是將模糊聚類與熵進行有機結合的一種方法，它不僅具有熵表示數據樣本間相關信息的優(yōu)點，而且具有模糊聚類方法中軟聚類的優(yōu)質特性，因而在聚類劃分領域占有重要的地位。通過對熵模糊聚類算法進行分析，并結合廣義熵、樣本權值以及核函數，本文對模糊聚類劃分方法進行了深入的研究，具體內容如下：
　?。?）通過對數據樣本進行加權，并將其與廣義熵模糊聚類劃分方法有機結合，獲得了加權廣義熵模糊聚類劃分方法的目標函數；在此基礎上，通過使用拉格朗日方

2、法導出了加權廣義熵模糊聚類劃分方法中的模糊隸屬度和簇中心的迭代計算公式，從而提出了加權廣義熵模糊聚類劃分算法。另外，本文對加權廣義熵模糊聚類劃分算法中的權重確定方法進行了分析研究。
　?。?）在加權廣義熵模糊聚類劃分方法的基礎上，通過引入核函數，獲得了基于核的加權廣義熵模糊聚類劃分方法的目標函數，從理論上導出了具有核函數的加權廣義熵模糊聚類劃分方法的簇中心和模糊隸屬度的迭代計算公式，進一步提出了基于核的加權廣義熵模糊聚類算法。另外