基于加權(quán)直覺(jué)模糊集合的聚類(lèi)模型

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1、基于加權(quán)直覺(jué)模糊集合的聚類(lèi)模型摘要:針對(duì)已有基于直覺(jué)模糊集的聚類(lèi)方法的局限性，提出了一種基于加權(quán)直覺(jué)模糊集合的聚類(lèi)模型——wifscm（clusteringmodelbasedonweightedintuitionisticfuzzysets）。在該模型中，提出了特定特征空間下的等價(jià)樣本和加權(quán)直覺(jué)模糊集合的概念；并推導(dǎo)出基于等價(jià)樣本和加權(quán)直覺(jué)模糊集合的直覺(jué)模糊聚類(lèi)算法的目標(biāo)函數(shù)，利用該目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo)出直覺(jué)模糊聚類(lèi)中心迭代算法和隸屬度矩陣迭代算法；定義了基于加權(quán)直覺(jué)模糊集合的密度函數(shù)，確定了初始聚類(lèi)中心，減少了迭代次數(shù)。通過(guò)灰度圖像

2、分割實(shí)驗(yàn)，證明了該模型的有效性，同時(shí)與普通直覺(jué)模糊集fcm聚類(lèi)算法(ifcm)相比，聚類(lèi)速度提高近百倍。關(guān)鍵詞:直覺(jué)模糊集；加權(quán)直覺(jué)模糊集合；聚類(lèi)中心；等價(jià)樣本；隸屬度矩陣；密度函數(shù)clusteringmodelbasedonweightedintuitionisticfuzzysetschangyan*,zhangshi.bin(schoolofnetworkengineering,chengduuniversityofinformationtechnology,chengdusichuan610225,chinaa

3、bstract:tomakeupthelimitationsofexistingclusteringmethodsbasedonintuitionisticfuzzysets,aclusteringmodelcalledwifscm(clusteringmodelbasedonweightedintuitionisticfuzzysets）isproposedbasedonweightedintuitionisticfuzzysets.inthismodel,theconceptsofequivalentsamplesandwe

4、ightedintuitionisticfuzzysetsisputforwardinspecialfeaturespace,andbasedonwhichtheobjectivefunctionofintuitionisticfuzzyclusteringalgorithmisproposed.iterativealgorithmsofclusteringcenterandmatrixofmembershipdegreeareinferredfromtheobjectivefunction.densityfunctionbas

5、edonweightedintuitionisticfuzzysetsisdefined,andinitialclusteringcenterisgottentoreduceiterativetimes.theexperimentofgrayimagesegmentationshowsthatwifscmiseffective,anditisfasterthanifcmalgorithmnearlyahundredtimes.concerningthelimitationsoftheexistingclusteringmetho

6、dsbasedonintuitionisticfuzzysets,aclusteringmodelcalledweightedintuitionisticfuzzysetmodel(wifscm)(clusteringmodelbasedonweightedintuitionisticfuzzysets）wasproposedbasedonweightedintuitionisticfuzzysets.inthismodel,theconceptsofequivalentsampleandweightedintuitionist

7、icfuzzysetwereputforwardinspecialfeaturespace,andbasedonwhichtheobjectivefunctionofintuitionisticfuzzyclusteringalgorithmwasproposed.iterativealgorithmsofclusteringcenterandmatrixofmembershipdegreewereinferredfromtheobjectivefunction.thedensityfunctionbasedonweighted

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