基于模糊c-means与自适应粒子群优化的模糊聚类算法

摘要：

已有的粒子群模糊聚类算法需要设置粒子群参数并且收敛速度较慢,对此提出一种基于改进粒子群与模糊c-means的模糊聚类算法.首先,使用模糊c-means算法生成一组起始解,提高粒子群演化的方向性;然后,使用改进的自适应粒子群优化方法对数据进行训练与优化,训练过程中自适应地调节粒子群参数;最终,采用模糊c-means算法进行模糊聚类过程.对比实验结果表明,所提方法大幅度提高了计算速度,并获得了较高的聚类性能.

关键词：粒子群优化、参数调节、模糊聚类算法、自适应调节、收敛速度

所属期刊栏目：43

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目71271067

在线出版日期：2016-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：267-272