传统的数据聚类统计方法仅适用于解决低维数据聚类问题.设计基于模糊数据的高维稀疏数据聚类统计方法,以期提升高维稀疏数据的聚类统计效果.以模糊C均值聚类算法为基础,通过优化初始聚类中心解决局部最优问题,缩短聚类统计时间;引入权重机制,令该方法适用于高维稀疏数据聚类统计.基于此,以余弦距离替换原有的欧几里德距离,提高高维稀疏数据聚类统计效果.实验证明:在数据维度不同时,该方法均有较优的聚类统计效果.当数据维度较低时,分块比例为10％ 时聚类统计效果最优;当数据维度较高时,分块比例为40％ 时聚类统计效果最优.在不同稀疏度等级时,该方法的命中率和聚类统计效率均较高.
模糊数学 高维稀疏数据 聚类统计 模糊C均值 聚类中心 余弦距离