本文關(guān)鍵詞：優(yōu)化的人工魚群和FCM的混合聚類算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對模糊C-均值算法比較易陷入局部極值、對聚類初始中心過于敏感等問題,提出一種優(yōu)化的人工魚群與模糊C-均值算法相結(jié)合的聚類算法(OAFSA-FCM)。該算法將人工魚群行為進(jìn)行優(yōu)化,引入通信行為,利用模糊C-均值的適應(yīng)度函數(shù)對人工魚的參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,搜索的精度和效率有所提高,易跳出局部極值。將仿真結(jié)果與其他算法進(jìn)行比較,證明了該算法易跳出局部極值且收斂速度與搜索精度均優(yōu)于其他算法。
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;江南大學(xué)輕工過程先進(jìn)控制教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 人工魚群算法 模糊C-均值 通信行為 適應(yīng)度函數(shù) 自適應(yīng)
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目(2013AA040405)
【分類號】：TP18;TP311.13
【正文快照】： 0引言 聚類分析是一種多元統(tǒng)計分析的方法,目前廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等領(lǐng)域。由文獻(xiàn)[1]可知聚類分析是一種無監(jiān)督模式識別的學(xué)習(xí)方法,該方法是指不先規(guī)定分組規(guī)則,數(shù)據(jù)或事物根據(jù)它們的特征屬性劃分為不同的群組。由文獻(xiàn)[2]可知聚類的最終目的是指在相同群組內(nèi)數(shù)據(jù)或

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本文編號：464164