情报学报
情報學報
정보학보
2011年
8期
812-818
,共7页
模糊聚类%率失真理论%互信息%聚类数目
模糊聚類%率失真理論%互信息%聚類數目
모호취류%솔실진이론%호신식%취류수목
本文从信息论的角度考虑了聚类问题,将聚类看成是有损信息压缩的过程.首先运用率失真理论建立了模糊聚类的优化模型,与经典的模糊聚类模型相比,模型的目标函数中多了一个描述聚类过程复杂度的指标.同时为了估计聚类数目,还提出了一个新的聚类有效性指标.其次通过求解优化模型得到基于率失真理论的模糊聚类算法.最后将基于率失真理论的模糊聚类算法与经典模糊C均值算法进行了数值实验比较.数值实验结果表明基于率失真理论的模糊聚类算法能够自动确定聚类数目,在运行时间上比模糊C均值算法有一定减少,且最终的模糊划分矩阵与模糊C均值算法相比有较少的模糊性,因而聚类结果更加明确可靠.
本文從信息論的角度攷慮瞭聚類問題,將聚類看成是有損信息壓縮的過程.首先運用率失真理論建立瞭模糊聚類的優化模型,與經典的模糊聚類模型相比,模型的目標函數中多瞭一箇描述聚類過程複雜度的指標.同時為瞭估計聚類數目,還提齣瞭一箇新的聚類有效性指標.其次通過求解優化模型得到基于率失真理論的模糊聚類算法.最後將基于率失真理論的模糊聚類算法與經典模糊C均值算法進行瞭數值實驗比較.數值實驗結果錶明基于率失真理論的模糊聚類算法能夠自動確定聚類數目,在運行時間上比模糊C均值算法有一定減少,且最終的模糊劃分矩陣與模糊C均值算法相比有較少的模糊性,因而聚類結果更加明確可靠.
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