利用传统的聚类算法对直觉模糊集进行聚类分析时,存在对异常值敏感、复杂度较高的问题,不适用于大规模直觉模糊数据的聚类.针对上述问题,提出了一种基于密度峰值思想和加权兰氏距离的直觉模糊聚类算法(WIFDPL),用来提高算法对直觉模糊数据的检测精度,降低算法的复杂度.由于现有直觉模糊距离算子不满足距离度量的定义,提出了一种新的直觉模糊兰氏距离算子,减少了数据的偏移程度,降低了对异常值的敏感程度;由于凝聚型层次聚类算法复杂度较高,采用密度峰值聚类算法对直觉模糊集进行聚类,显著提高了算法的运行效率.实验结果表明,利用改进的直觉模糊兰氏距离提高了聚类精度,且新算法复杂度较低,更适用于大规模直觉模糊集的聚类.
万方数据
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