典型文献
标签分布熵正则的模糊C均值平衡聚类方法
文献摘要：
许多应用场景要求每个类别的数量相对平衡,而传统模糊C均值(FCM)聚类算法无法实现此功能.为此,利用标签信息构造标签分布熵评价聚类的平衡度,然后将标签分布熵、模糊隶属度矩阵与标签矩阵之间的平方损失同时引入到传统FCM中,进而提出一种标签分布熵正则的模糊C均值平衡聚类方法(FCMLDE).同时,利用迭代方法和增广拉格朗日乘数法设计该模型的优化算法.最后,利用6个真实数据集进行聚类实验,结果表明,所提方法在聚类性能和平衡性能上均具有很好的优势.
文献关键词：
平衡聚类;模糊C均值;标签分布熵;平方损失;迭代法;增广拉格朗日乘数法
中图分类号：
作者姓名：
王哲昀;胡文军;徐剑豪;胡天杰
作者机构：
湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000;浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室,浙江湖州313000
文献出处：
引用格式：
[1]王哲昀;胡文军;徐剑豪;胡天杰-.标签分布熵正则的模糊C均值平衡聚类方法)[J].控制与决策,2022(09):2274-2280
A类：
标签分布熵,平衡聚类,FCMLDE,增广拉格朗日乘数法
B类：
正则,聚类方法,多应用场景,聚类算法,标签信息,平衡度,模糊隶属度,平方损失,迭代方法,模型的优化,真实数据,平衡性能,迭代法
AB值：
0.163719
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