FCM是经典的聚类算法,广泛地应用于模式识别、数据挖掘等领域。FCM算法是一种梯度下降优化算法,对初始解敏感并且容易获得局部最优解。空间平滑能够避免启发式局部搜索算法掉入局部最优解。采用空间平滑策略构造一系列光滑程度不同的搜索空间,在不同的搜索空间中执行FCM算法,并利用前层搜索空间的聚类结果来引导本层搜索空间的聚类。FCMS(FCM based on multi-Space)能够跳过局部最优解的"陷阱",增大获得全局最优解的概率,达到提高聚类质量的目的。给出了等距法空间平滑策略,并通过实验对比了FCMS算法与FCM算法的聚类质量。实验结果表明,空间平滑对FCM算法非常有效。
面向Weblog的协同聚类算法具有同时发现用户聚类及与之对应的页面聚类的能力,已成为Weblog数据挖掘的重要研究内容。由于现有的面向Weblog的协同聚类算法大多采用硬划分方法将用户和页面分配到聚类,因此,无法很好地处理聚类边界的问题,即一个用户可能属于多个聚类,从而影响了聚类质量。该文给出了一种面向Weblog的模糊协同聚类FCOW(Fuzzy CO-clustering for Weblog)算法来解决协同聚类算法的边界问题,以提高聚类结果的质量。该算法首先利用矩阵Hadamard积运算发现Weblog中隐含的独立用户模式1={,,K}PA pa pa;其次,依据pa k所对应的页面子集将剩余用户分配到该独立模式中,从而产生协同聚类结果 {k,k}CS CP,k=1,,K;最后计算每个用户和页面与协同聚类之间的模糊隶属度,并以该隶属度作为个性化推荐的依据。实验结果表明,FCOW算法具有获得高质量聚类结果的能力。
