基于混合粒子群优化算法的聚类分析
针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法.新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子.仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度.
粒子群优化算法、遗传算法、混沌优化、聚类分析、逃逸算子
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TP391(计算技术、计算机技术)
2009-02-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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