基于遗传算法的高维数据模糊聚类
기우유전산법적고유수거모호취류
High dimensional datas fuzzy clustering based on genetic algorithm
  • 万方数据
    计算机工程与应用 계산궤공정여응용
    COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
    2007年 16期 191-192,221 ,共3页

    王宝文%阎俊梅%刘文远%石岩

    왕보문%염준매%류문원%석암

    模糊聚类%模糊非相似矩阵%遗传算法%高维数据 模糊聚類%模糊非相似矩陣%遺傳算法%高維數據
    모호취류%모호비상사구진%유전산법%고유수거
    提出了一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法.引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本初始化到二维平面.利用遗传算法进行迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近,使高维样本映射到二维平面.最后将得到的最优的二维样本利用模糊C-均值聚类(FCM)算法聚类,克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖.实验仿真表明利用该方法有较好的聚类效果,且比用FCM算法直接聚类收敛速度快.
    제출료일충기우유전산법적고유수거모호취류방법.인입료일개모호비상사구진래표시고유양본지간적비상사정도,병장고유양본초시화도이유평면.이용유전산법진행질대우화이유양본적좌표치,실현이유양본지간적구씨거리향양본간적모호비상사도적추근,사고유양본영사도이유평면.최후장득도적최우적이유양본이용모호C-균치취류(FCM)산법취류,극복료취류유효성대고유양본공간분포적의뢰.실험방진표명이용해방법유교호적취류효과,차비용FCM산법직접취류수렴속도쾌.
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