10.11959/j.issn.1000-436x.2015099
基于粒子群优化的直觉模糊核聚类算法研究
针对现有基于核方法的直觉模糊聚类算法对初始值敏感、收敛速度慢等缺陷,利用粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,对直觉模糊核聚类算法的初始聚类中心进行优化,并提出了一种基于粒子群优化的直觉模糊核聚类算法.该算法在提升聚类性能的同时,有效增强了算法的收敛速度.在实验阶段,采用4组标准数据集对该算法进行了分类实验及有效性测试,并将其与模糊c均值聚类算法及直觉模糊c均值聚类算法的分类效果及运行时间进行对比,实验结果充分表明了该算法的有效性及优越性.
直觉模糊集、核方法、模糊聚类、粒子群优化
36
TP182;TP391(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61272011,61309022 The National Natural Science Foundation of China 61272011,61309022
2015-07-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
74-80