计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2012年
9期
166-169
,共4页
聚类%模糊C-均值聚类%粒子群优化%粒子编码%初始聚类中心
聚類%模糊C-均值聚類%粒子群優化%粒子編碼%初始聚類中心
취류%모호C-균치취류%입자군우화%입자편마%초시취류중심
针对用模糊C-均值聚类算法选择初始聚类中心敏感及模糊加权指数m对模糊C-均值聚类算法的聚类性能影响较大等问题,利用粒子群优化算法的全局寻优能力强及收敛速度较快的特点,结合模糊C-均值算法提出一种新的模糊聚类算法；采用了一种简单有效的粒子编码方法,将初始聚类中心和模糊加权指数m同时进行粒子群优化搜索,在得到最优适应度的同时,m也收敛到一个稳定的最优解,从而有效地解决了上述问题.算法在人工合成数据集和多个UCI数据集上都取得了较好的效果.
針對用模糊C-均值聚類算法選擇初始聚類中心敏感及模糊加權指數m對模糊C-均值聚類算法的聚類性能影響較大等問題,利用粒子群優化算法的全跼尋優能力彊及收斂速度較快的特點,結閤模糊C-均值算法提齣一種新的模糊聚類算法；採用瞭一種簡單有效的粒子編碼方法,將初始聚類中心和模糊加權指數m同時進行粒子群優化搜索,在得到最優適應度的同時,m也收斂到一箇穩定的最優解,從而有效地解決瞭上述問題.算法在人工閤成數據集和多箇UCI數據集上都取得瞭較好的效果.
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