加权模糊C均值聚类

资 源 简 介

加权模糊C均值聚类

详 情 说 明

模糊聚类是一种无需预先标注数据的无监督分析方法，其中模糊C均值算法(FCM)因其处理不确定性的优势被广泛应用。传统FCM将样本各维度特征等同看待，但实际场景中不同特征对分类的贡献度往往存在显著差异。

针对这个问题，改进算法通过主成分分析(PCA)自动提取关键特征向量。PCA会计算各主成分的方差贡献率，这个指标天然反映了特征的重要性程度。算法将该贡献率转化为权重系数，使得对分类影响大的特征在距离计算时获得更高权重。这种动态加权机制显著提升了聚类效果。

具体实现时，算法首先对原始数据执行PCA降维，保留主要成分避免噪声干扰。然后根据特征值比例计算权重向量，将其融入FCM的目标函数中。在迭代过程中，权重会与隶属度矩阵、聚类中心同步更新，形成三者的协同优化。该方法尤其适用于特征间相关性较强的高维数据集，通过加权处理能有效捕捉数据的本质结构。