第2期 李滔，等：适合大规模数据集的增量式模糊聚类算法 ·195. 续表6 IFCM(c+p)(a =160) IFCM(c+p)(a=0) SPFCM rseFCM 样本大小 avg. std. avg. std. avg. std. avg. std 0.3217 0 0.2089 0 0.2299 0 10% 0.3217 0.3217 0.2089 0.2089 0.2296 0.2301 0.2634 0 0.2180 0 0.1818 0 25% 0.2634 0.2634 0.2180 0.2180 0.1807 0.1832 0.3309 0 0.1712 0 0.2027 0.0131 35% 0.3309 0.3309 0.1712 0.1712 0.1763 0.2328 0.2135 0 0.2072 0 0.1744 0.0188 50% 0.2135 0.2135 0.2072 0.2072 0.16320.2037 0.1723 0 FCPM(70%) 0.1723 0.1723 表7FCM(c+p)、SPFCM、rseFCM算法在forest数据集中的NMI值 Table 7 NMI of IFCM(c+p),SPFCM,rseFCM for forest dataset IFCM(c+p)(a =21) IFCM(c+p)(a =0) SPFCM rseFCM 样本大小 avg. std. avg. std. avg. std. avg. std. 0.1593 0.0016 0.1036 0 0.1161 0.0089 0.1% 0.1583 0.1631 0.1036 0.1036 0.1042 0.1370 0.1123 0 0.1016 0 0.1012 0.0049 0.5% 0.1123 0.1125 0.1016 0.1016 0.0943 0.1143 0.1264 0 0.1055 0 0.1102 0.0056 1% 0.1260 0.1273 0.1055 0.1055 0.1036 0.1225 0.1077 0 0.1064 0 0.1003 0.0030 2.50% 0.1077 0.1077 0.1064 0.1064 0.0963 0.1075 0.1092 0 0.1021 0.1025 0.0050 5% 0.1053 0.1094 0.1021 0.1021 0.0988 0.1113 0.1015 0 FCPM(10%) 0.1015 0.1015 表8 IFCM(c+p)、SPFCM、rseFCM算法在waveform数据集中的RI值 Table 8 RI of IFCM(c+p),SPFCM,rseFCM for waveform dataset FCM(c+p)(a=2.1) IFCM(c+p)(a=0) SPFCM rseFCM 样本大小 avg. std. avg. std. avg. std. avg. std. 0.7023 0.0095 0.6804 0.0018 0.6691 0.3301 0.6572 0.0018 0.1% 0.6841 0.7176 0.6767 0.6873 0.6637 0.6882 0.65656 0.6697 0.6890 0.0015 0.6638 0 0.6743 0 0.6633 0.0028 2.50% 0.6888 0.6996 0.6627 0.6639 0.6743 0.6748 0.6623 0.6824 0.7009 0.0024 0.6659 0 0.6625 0 0.6658 0 5% 0.6911 0.7017 0.6658 0.6674 0.6622 0.6626 0.66580.6659 0.6666 0 0.6651 0 0.6619 0 0.6531 0 10% 0.6664 0.6708 0.6632 0.6652 0.6619 0.6621 0.6529 0.6533续表 ６ 样本大小 ＩＦＣＭ（ｃ＋ｐ）（ α ＝ １６０） ａｖｇ． ｓｔｄ． ＩＦＣＭ（ｃ＋ｐ）（ α ＝ ０） ａｖｇ． ｓｔｄ． ＳＰＦＣＭ ａｖｇ． ｓｔｄ． ｒｓｅＦＣＭ ａｖｇ． ｓｔｄ． １０％ ０．３２１ ７ ０ ０．２０８ ９ ０ ０．２２９ ９ ０ — — ０．３２１ ７ ０．３２１ ７ ０．２０８ ９ ０．２０８ ９ ０．２２９ ６ ０．２３０ １ — — ２５％ ０．２６３ ４ ０ ０．２１８ ０ ０ ０．１８１ ８ ０ — — ０．２６３ ４ ０．２６３ ４ ０．２１８ ０ ０．２１８ ０ ０．１８０ ７ ０．１８３ ２ — — ３５％ ０．３３０ ９ ０ ０．１７１ ２ ０ ０．２０２ ７ ０．０１３ １ — — ０．３３０ ９ ０．３３０ ９ ０．１７１ ２ ０．１７１ ２ ０．１７６ ３ ０．２３２ ８ — — ５０％ ０．２１３ ５ ０ ０．２０７ ２ ０ ０．１７４ ４ ０．０１８ ８ — — ０．２１３ ５ ０．２１３ ５ ０．２０７ ２ ０．２０７ ２ ０．１６３ ２ ０．２０３ ７ — — ＦＣＰＭ（７０％） ０．１７２ ３ ０ ０．１７２ ３ ０．１７２ ３ 表 ７ ＩＦＣＭ（ｃ＋ｐ）、ＳＰＦＣＭ、ｒｓｅＦＣＭ 算法在 ｆｏｒｅｓｔ 数据集中的 ＮＭＩ 值 Ｔａｂｌｅ ７ ＮＭＩ ｏｆ ＩＦＣＭ（ｃ＋ｐ）， ＳＰＦＣＭ， ｒｓｅＦＣＭ ｆｏｒ ｆｏｒｅｓｔ ｄａｔａｓｅｔ 样本大小 ＩＦＣＭ（ｃ＋ｐ）（ α ＝ ２１） ａｖｇ． ｓｔｄ． ＩＦＣＭ（ｃ＋ｐ）（ α ＝ ０） ａｖｇ． ｓｔｄ． ＳＰＦＣＭ ａｖｇ． ｓｔｄ． ｒｓｅＦＣＭ ａｖｇ． ｓｔｄ． ０．１％ ０．１５９ ３ ０．００１ ６ ０．１０３ ６ ０ ０．１１６ １ ０．００８ ９ — — ０．１５８ ３ ０．１６３ １ ０．１０３ ６ ０．１０３ ６ ０．１０４ ２ ０．１３７ ０ — — ０．５％ ０．１１２ ３ ０ ０．１０１ ６ ０ ０．１０１ ２ ０．００４ ９ — — ０．１１２ ３ ０．１１２ ５ ０．１０１ ６ ０．１０１ ６ ０．０９４ ３ ０．１１４ ３ — — １％ ０．１２６ ４ ０ ０．１０５ ５ ０ ０．１１０ ２ ０．００５ ６ — — ０．１２６ ０ ０．１２７ ３ ０．１０５ ５ ０．１０５ ５ ０．１０３ ６ ０．１２２ ５ — — ２．５０％ ０．１０７ ７ ０ ０．１０６ ４ ０ ０．１００ ３ ０．００３ ０ — — ０．１０７ ７ ０．１０７ ７ ０．１０６ ４ ０．１０６ ４ ０．０９６ ３ ０．１０７ ５ — — ５％ ０．１０９ ２ ０ ０．１０２ １ ０ ０．１０２ ５ ０．００５ ０ — — ０．１０５ ３ ０．１０９ ４ ０．１０２ １ ０．１０２ １ ０．０９８ ８ ０．１１１ ３ — — ＦＣＰＭ（１０％） ０．１０１ ５ ０ ０．１０１ ５ ０．１０１ ５ 表 ８ ＩＦＣＭ（ｃ＋ｐ）、ＳＰＦＣＭ、ｒｓｅＦＣＭ 算法在 ｗａｖｅｆｏｒｍ 数据集中的 ＲＩ 值 Ｔａｂｌｅ ８ ＲＩ ｏｆ ＩＦＣＭ（ｃ＋ｐ）， ＳＰＦＣＭ， ｒｓｅＦＣＭ ｆｏｒ ｗａｖｅｆｏｒｍ ｄａｔａｓｅｔ 样本大小 ＩＦＣＭ（ｃ＋ｐ）（ α ＝ ２．１） ａｖｇ． ｓｔｄ． ＩＦＣＭ（ｃ＋ｐ）（ α ＝ ０） ａｖｇ． ｓｔｄ． ＳＰＦＣＭ ａｖｇ． ｓｔｄ． ｒｓｅＦＣＭ ａｖｇ． ｓｔｄ． ０．１％ ０．７０２ ３ ０．００９ ５ ０．６８０ ４ ０．００１ ８ ０．６６９ １ ０．３３０ １ ０．６５７ ２ ０．００１ ８ ０．６８４ １ ０．７１７ ６ ０．６７６ ７ ０．６８７ ３ ０．６６３ ７ ０．６８８ ２ ０．６５６５ ６ ０．６６９ ７ ２．５０％ ０．６８９ ０ ０．００１ ５ ０．６６３ ８ ０ ０．６７４ ３ ０ ０．６６３ ３ ０．００２ ８ ０．６８８ ８ ０．６９９ ６ ０．６６２ ７ ０．６６３ ９ ０．６７４ ３ ０．６７４ ８ ０．６６２ ３ ０．６８２ ４ ５％ ０．７００ ９ ０．００２ ４ ０．６６５ ９ ０ ０．６６２ ５ ０ ０．６６５ ８ ０ ０．６９１ １ ０．７０１ ７ ０．６６５ ８ ０．６６７ ４ ０．６６２ ２ ０．６６２ ６ ０．６６５ ８ ０．６６５ ９ １０％ ０．６６６ ６ ０ ０．６６５ １ ０ ０．６６１ ９ ０ ０．６５３ １ ０ ０．６６６ ４ ０．６７０ ８ ０．６６３ ２ ０．６６５ ２ ０．６６１ ９ ０．６６２ １ ０．６５２ ９ ０．６５３ ３ 第 ２ 期 李滔，等： 适合大规模数据集的增量式模糊聚类算法 ·１９５·