- Thuật toán EM
Và rb thường được chọn là rb =1.5 ra và tiếp tục chọn điểm có mật độ lớn
3.2. Thuật toán phân cụm trừ mờ
Nếu điểm có mật độ lớn nhất nằm giữa hai cận thì khoảng cách giữa điểm đó với các tâm cụm đã được xác định trước đó sẽ quyết định xem điểm đó có trở thành tâm cụm mới hay không.
Các bước thực hiện thuật toán phân cụm trừ mờ như sau:
Bƣớc 1: Khởi tạo ra, h với b a
r r
h= , e và e .
Bƣớc 2: Tính mật độ cho các điểm dữ liệu theo công thức (22). Chọn điểm có
mật độ lớn nhất làm tâm cụm đầu tiên: * ax1
n k i i P m P = = với k = 1 và Pk* là mật độ của tâm cụm thứ nhất .
Bƣớc 3: Tính toán lại mật độ cho các điểm dữ liệu còn lại theo công thức (24).
Bƣớc 4: Gọi x* là điểm có mật độ lớn nhất là P*.
50
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
- Ngược lại nếu P* ePref
-
< : chuyển sang bước 5 - Ngược lại:
+ dmin khoảng cách nhỏ nhất giữa *
x và các tâm cụm trước đó. + Nếu * min ef 1 r a d P r + P ³ : *
x là một tâm cụm mới và tiếp tục bước 3. + Ngược lại:
Thiết lập P x( *)= 0.
Chọn x*
có mật độ P* lớn nhất và tiếp tục bước 4.
Bƣớc 5: Đưa ra các cụm kết quả.
Khi đó bậc hay độ thuộc của một điểm đối với một tâm cụm được xác định theo công thức: 2 2 4 i k a x x r ik e (25)
51
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn