优化的人工鱼群和FCM的混合聚类算法

发布时间：2017-06-20 01:02

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【摘要】：针对模糊C-均值算法比较易陷入局部极值、对聚类初始中心过于敏感等问题,提出一种优化的人工鱼群与模糊C-均值算法相结合的聚类算法(OAFSA-FCM)。该算法将人工鱼群行为进行优化,引入通信行为,利用模糊C-均值的适应度函数对人工鱼的参数进行自适应调整,搜索的精度和效率有所提高,易跳出局部极值。将仿真结果与其他算法进行比较,证明了该算法易跳出局部极值且收敛速度与搜索精度均优于其他算法。
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【关键词】： 人工鱼群算法 模糊C-均值 通信行为 适应度函数 自适应
【基金】：国家高技术研究发展计划项目(2013AA040405)
【分类号】：TP18;TP311.13
【正文快照】： 0引言 聚类分析是一种多元统计分析的方法,目前广泛应用于数据挖掘、模式识别等领域。由文献[1]可知聚类分析是一种无监督模式识别的学习方法,该方法是指不先规定分组规则,数据或事物根据它们的特征属性划分为不同的群组。由文献[2]可知聚类的最终目的是指在相同群组内数据或

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2 刘q

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