10.3969/j.issn.1002-137X.2012.09.037
基于粒子群优化的模糊C-均值聚类算法研究
针对用模糊C-均值聚类算法选择初始聚类中心敏感及模糊加权指数m对模糊C-均值聚类算法的聚类性能影响较大等问题,利用粒子群优化算法的全局寻优能力强及收敛速度较快的特点,结合模糊C-均值算法提出一种新的模糊聚类算法;采用了一种简单有效的粒子编码方法,将初始聚类中心和模糊加权指数m同时进行粒子群优化搜索,在得到最优适应度的同时,m也收敛到一个稳定的最优解,从而有效地解决了上述问题.算法在人工合成数据集和多个UCI数据集上都取得了较好的效果.
聚类、模糊C-均值聚类、粒子群优化、粒子编码、初始聚类中心
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家科技支撑计划项目2007BAH08802;陕西省13115科技创新工程重大专项2007ZDKC57
2012-11-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
166-169