改进的模糊C均值聚类算法及其应用

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本文首先介绍了模糊C均值聚类(FCM)算法,但由于FCM聚类算法没有考虑到样本的各特征对聚类结果的影响,因此本文在此基础上又介绍了加权模糊C均值聚类(WFCM)算法。WFCM聚类算法和FCM聚类算法一样只考虑了使各样本的类内距离最小化,没有考虑使各样本的类间距离最大化。所以,针对此问题,本文在WFCM聚类算法的基础上进一步对FCM聚类算法进行了相应的改进,改进后的算法考虑到了使样本的类间距离最大化,并将改进后的聚类算法—WFCM聚类算法与FCM聚类算法和WFCM聚类算法做了对比分析。实践结果表明,MWFCM聚类算法要比FCM聚类算法和WFCM聚类算法的聚类效果好。最后将MWFCM聚类算法应用到评定奖学金中。
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