| 基于数据密度感知的非平衡数据模糊聚类方法 |
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| 引用本文： | 王进,游磊,黎忠文,苗放.基于数据密度感知的非平衡数据模糊聚类方法[J].成都大学学报(自然科学版),2017(4):373-376. |
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| 作者姓名： | 王进 游磊 黎忠文 苗放 |
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| 作者单位： | 1. 成都大学信息科学与工程学院,四川成都,610106;2. 成都大学大数据研究院,四川成都,610106 |
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| 基金项目： | 四川省教育厅自然科学基金 |
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| 摘 要： | 非平衡数据分析是数据领域的重要问题之一,其类间分布的巨大差异给聚类方法带来严峻挑战.围绕非平衡数据聚类问题,分析了非平衡数据对模糊聚类方法的影响,提出了基于密度感知的模糊聚类方法.方法将数据分布密度特征嵌入模糊聚类初始化过程中,用于定位初始聚类中心点,避免了少数类中心点位置的消失,在此基础上进一步设计了基于密度的模糊聚类优化更新方法.经数据集分析验证,本研究方法能够有效解决非平衡数据分类中少数类消失问题,并且在聚类算法性能上比传统方法有明显提高.
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| 关 键 词： | 模糊聚类 分布密度 非平衡数据 |
Imbalanced Fuzzy Clustering Method Based on Data Density Perception |
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