一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类

摘要：

针对模糊C均值(FCM)聚类算法,在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解,FCM算法自身并不能确定聚类个数需要人为设定,并在数据分类应用时具有了一定误差的问题,提出了一种基于蚁群算法的FCM聚类算法.该算法根据蚁群聚类算法确定模糊聚类个数和FCM算法的初始聚类中心.利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部最优解.仿真结果表明了该算法的有效性.

关键词：模糊C均值、蚁群算法、数据聚类

所属期刊栏目：12

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：132-134