广义多变量模糊c均值聚类算法

摘要

本发明公开了一种广义多变量模糊c均值聚类算法，其步骤包括：1.对样本集合依GMFCM目标函数最小化原则进行最优化划分；2.初始化样本分量模糊隶属度；3.利用粒子群算法对样本分量模糊隶属度进行寻优估计；4.根据分量聚类中心公式计算样本分量聚类中心；5.计算得到GMFCM目标函数。本发明对样本分量赋予模糊隶属度，增强了聚类算法对样本的分类性能，采用粒子群算法对分量模糊隶属度进行估计，克服了多变量模糊聚类算法算法不完备的问题，同时将模糊指标m扩展到大于0的情况，提升了聚类算法的通用性。