Fuzzy C-mean Clustering algorithm for wireless sensor networks

资 源 简 介

Fuzzy C-mean Clustering algorithm for wireless sensor networks

详 情 说 明

Fuzzy C-means（FCM）聚类算法是一种广泛应用于无线传感器网络（WSN）中的无监督学习技术，它通过引入模糊逻辑来优化传统硬聚类方法的不足。在无线传感器网络中，该算法常用于节点分簇、数据聚合和能耗优化等场景。

与传统K-means算法不同，FCM允许每个数据点以一定的隶属度归属于多个簇。这种模糊特性更符合无线传感器网络的实际情况，例如节点可能同时受到多个簇头的影响。算法的核心是通过迭代优化目标函数，计算各节点对簇中心的隶属度和簇中心位置，直到收敛。

在无线传感器网络中应用FCM时，通常会考虑以下关键因素： 节点位置或信号强度作为输入特征 引入网络能耗参数作为聚类约束条件 动态调整簇头选择以延长网络生命周期

这种方法的优势在于能够适应网络拓扑变化，并通过软划分减少频繁簇重组带来的通信开销。实际部署时可能需要结合分布式计算策略，以应对大规模传感器网络的计算挑战。