基于改进的遗传算法的模糊聚类算法

摘要：

针对传统的模糊C均值聚类（ fuzzy Cm－eans clustering ）算法容易陷入局部最优解，并且对初始值敏感的缺陷，提出一种基于改进的遗传算法的模糊聚类算法。该算法针对遗传算法的早熟问题提出一种改进的遗传算法，并将其应用于FCM算法，来寻找全局最优的聚类中心。实验表明，该算法与基于传统遗传算法的FCM算法相比，具有更强的寻优能力，更优的聚类效果。

关键词：模糊C均值算法、聚类分析、遗传算法、动态分析、模糊聚类、初始值、避免早熟、全局最优、局部最优

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61172144；国家科技支撑计划资助项目2013BAH12F02；辽宁省教育厅科学研究一般资助项目 L201432．

在线出版日期：2015-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：627-635