陕西师范大学学报(自然科学版)

作者：徐鑫，曹原*

单位：（山东理工大学数学与统计学院，山东淄博255000）

关键词：聚类分析,直觉模糊集,兰氏距离,密度峰值

基金：国家社会科学基金（19VSZ072）

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。

来源：2023年第1期

《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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