工业仪表与自动化装置
工業儀錶與自動化裝置
공업의표여자동화장치
INDUSTRIAL INSTRUMENTATION & AUTOMATION
2013年
2期
3-6
,共4页
数据挖掘%模糊C-均值聚类%人工萤火虫算法%GSFM
數據挖掘%模糊C-均值聚類%人工螢火蟲算法%GSFM
수거알굴%모호C-균치취류%인공형화충산법%GSFM
模糊C-均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中常用的方法之一,但往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小值的问题.该文提出了一种基于人工萤火虫(GSO)的模糊聚类算法(GSFM).该算法引入了全局寻优能力强的人工萤火虫算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点.实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好.
模糊C-均值(FCM)聚類算法是數據挖掘中常用的方法之一,但往往受到初始聚類中心影響,收斂結果易陷入跼部極小值的問題.該文提齣瞭一種基于人工螢火蟲(GSO)的模糊聚類算法(GSFM).該算法引入瞭全跼尋優能力彊的人工螢火蟲算法來求得最優解作為FCM算法的初始聚類中心,然後利用FCM算法優化初始聚類中心,最後求得全跼最優解,從而有效剋服瞭FCM算法的缺點.實驗結果錶明,新算法與FCM聚類算法相比,提高瞭算法的尋優能力,併且迭代次數更少,收斂速度更快,聚類效果更好.
모호C-균치(FCM)취류산법시수거알굴중상용적방법지일,단왕왕수도초시취류중심영향,수렴결과역함입국부겁소치적문제.해문제출료일충기우인공형화충(GSO)적모호취류산법(GSFM).해산법인입료전국심우능력강적인공형화충산법래구득최우해작위FCM산법적초시취류중심,연후이용FCM산법우화초시취류중심,최후구득전국최우해,종이유효극복료FCM산법적결점.실험결과표명,신산법여FCM취류산법상비,제고료산법적심우능력,병차질대차수경소,수렴속도경쾌,취류효과경호.
