Fuzzy clustering algorithm with locality preserving based on anchor graph

doi:10.1016/j.patcog.2025.112490

Fuzzy clustering algorithm with locality preserving based on anchor graph

2025-09-30

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DOI：10.1016/j.patcog.2025.112490

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模糊聚类作为一种重要的数据分析方法，已在多个领域获得了广泛应用。然而，传统模糊聚类存在两个问题影响聚类结果性能。一是传统模糊聚类算法将样本映射到隶属度空间，仅考虑样本与聚类中心的关系，未考虑样本间的局部结构信息；二是传统模糊聚类算法未能同时兼顾隶属度的平衡性和区分性。为解决这些问题，我们提出了基于锚图的局部保持模糊聚类算法（FCLPAG）。我们利用图正则化项确保隶属度空间中的样本保留原始空间的局部结构。为加速聚类过程，模型首先构造样本到锚点的隶属度矩阵A，然后学习锚点到聚类中心的隶属度矩阵B，最终通过U=AB得到样本到聚类中心的隶属度矩阵U。此外，我们引入二次规划项和聚类平衡约束项，确保聚类结果同时具有区分性和平衡性。最后，我们采用迭代优化方法求解模型，并在八个基准数据集上进行实验，验证了所提算法的有效性。

Fuzzy clustering algorithm with locality preserving based on anchor graph

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