基于PSO的模糊聚类算法

摘要：

提出了一种基于模糊C-均值算法和粒子群算法的混合聚类算法.该算法结合PSO的全局搜索和FCM局部搜索的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题,同时增强了跳出局部最优的能力.实验表明,新算法得到的目标函数值更小,并能减小分类错误率,聚类效果优于单一使用FCM或PSO.

关键词：混合聚类、粒子群优化算法、模糊C-均值算法、全局优化、分类错误率

所属期刊栏目：27

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：4128-4129