一种基于遗传算法的模糊聚类

对模糊c均值聚类算法（FCM算法）进行了讨论，说明FCM算法一般得不到全局最优分类，因此结合FCM算法提出了用遗传算法进行寻优求解，从而将遗传算法用于模糊聚类分析，最后的实例表明，遗传算法在处理多样本、多属性、多类别问题时，是一种有效的方法。     

基于改进遗传算法的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)的缺陷,提出了一种基于改进遗传算法的模糊聚类方法.利用改进遗传算法强大的全局寻优能力,这种算法较好地克服了FCM算法对初始化敏感、容易陷入局部最优的缺陷.仿真实验证明,该算法具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度.     

一种基于改进型遗传算法的模糊聚类

针对模糊C均值算法(FCM算法)难以达到全局最优解的问题,引入了具有全局搜索能力的遗传算法以解决聚类问题,并在标准遗传算法基础上进行了改进。将该算法运用于IR IS数据的聚类,实现了较好的聚类,从而验证了算法的有效性。     

遗传算法与改进的FCM聚类算法的结合

模糊C-均值聚类(FCM)对初始值很敏感,易于陷入局部极小点而不能搜索到全局的聚类中心,而遗传算法是一种全局搜索方法,本文通过改变隶属度约束条件由FCM算法得到一种新的模糊聚类算法PCM,并将其与遗传算法相结合。实验结果表明,这种方法明显优于传统FCM算法。     

基于免疫单亲遗传和模糊C均值的聚类算法

聚类算法是数据挖掘算法中的重要方法之一。本文在分析了FCM算法和基于遗传聚类算法的不足基础上,提出了一种基于免疫单亲遗传和模糊C均值的混合聚类算法,克服了FCM的局部最优问题以及普通遗传算法聚类时的搜索速度和聚类精度的矛盾,实验表明该算法是有效的。     

模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进

针对目前模糊C-均值聚类算法不适用于有噪声和样本不均衡等问题,借助改进算法AFCM和WFCM的思想,提出另一种新的聚类算法。它是AFCM和WAFCM结合的一种算法,但有着更好的健壮性和聚类效果。     

基于模糊聚类的改进遗传算法

针对导致遗传算法早熟收敛的原因,提出一种基于模糊聚类的改进遗传算法(FMGA),给出了FMGA算法实施的详细步骤,并研究确定了算法控制参数的取值.最后,对FMGA进行了数值仿真,仿真结果表明,FMGA能有效避免早熟收敛,在较短时间内逼近全局最优解,运算结果较基本遗传算法的提高4个数量级,而且运算过程不存在震荡现象.     

基于遗传算法的文本聚类特征选择

传统的文本聚类特征选择方法不能发现最优特征集,而遗传算法能获得全局最优解且具有高的寻优效率,因此提出利用遗传算法进行文本聚类的特征选择.把一种特征组合看作一个染色体,对其进行二进制编码,引入文本集密度作为适应度函数进行特征个体适应度的评价.通过选择、交叉和变异的遗传操作,能较为快速地求出最优特征集.对公开的文本分类语料所进行的实验表明,基于遗传算法的特征选择使文本聚类结果的精度较之特征选择前提高了5.9%,而聚类时间减少了15 s.     

基于改进遗传算法的模糊聚类研究及应用

模糊C-均值聚类算法是一种局部搜索算法,采用迭代的爬山技术,对初值敏感易陷入局部最小值。遗传算法是一种全局优化算法,能够克服模糊C-均值聚类算法陷入局部最小值的问题,但遗传算法收敛速度慢,易早熟。应用小生境思想对遗传算法进行了改进,以保护种群中基因的多样性,设计了基于最短距离的算术交叉算子、边界变异算子及双精英种子参与进化的策略。仿真实验结果表明,改进后的算法能够提高模糊聚类的收敛速度和聚类质量。     

基于遗传算法的动态文本聚类

为了解决动态文本聚类中聚类中心陷于局部极值点的问题,该文提出了基于遗传算法的动态文本聚类方法.采用二进制编码方式对聚类中心进行编码、类内中的点与其类中心的欧氏距离作为适应度函数.通过遗传算子的操作对类中心进行逐步迭代,直至适应度函数收敛,得到使聚类划分效果最好的聚类中心.实验表明该方法可以克服局部极值点的问题,且聚类结果的评价指标Purity(纯度)也比较好.     

一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法

结合遗传算法和K均值聚类算法的优点,提出一种改进的基于遗传算法的K均值聚类算法.将遗传算法的编码方法、初始化、适应度函数、选择、交叉和变异等较好地应用于聚类问题,不仅解决了K均值聚类算法中K值难以确定、对初始值敏感以及遗传算法存在收敛性差和容易早熟的缺点,而且实现了聚类中心的优化选择、K值的自动学习和基因的自适应变异等...     

改进的FCM半监督聚类算法

通过将类间分离度函数引入到模糊C-均值聚类算法中,结合半监督的思想,建立基于信息熵的半监督模糊C-均值聚类模型,并对该模型的求解过程进行推导,提出一种新的算法.为了验证算法的有效性,将该算法在UCI数据集上进行实验,实验结果表明,该算法比仅引入信息熵的模糊C-均值聚类方法聚类性能更好.     

一种基于黑洞算法的模糊C均值文本聚类方法

FCM算法应用于文本聚类时,由于初始聚类中心点选择的随机性,以及容易陷入局部最优的问题,导致文本聚类效果较差.为了提高FCM算法的聚类精度,提出了采用黑洞算法寻找FCM最优初始聚类中心的方法.黑洞算法是一种启发式优化方法,在FCM初始聚类中心寻优的过程中,始终保持黑洞为全局最优解,最终发现FCM的最优初始聚类中心.实验结果表明,基于黑洞算法的FCM文本聚类方法可以解决FCM算法对初始中心点敏感和容易陷入局部最优的问题,聚类精度明显提高.     

模糊C-均值聚类算法的改进研究

模糊C-均值聚类算法通过迭代的爬山技术来寻找问题的最优解,是一种局部搜索算法,容易受初始值的影响而陷入局部极小值.遗传算法是一种应用广泛的全局优化算法,是一种与求解问题无关的算法模式,能够有效解决模糊C-均值聚类算法对初始化敏感的问题,利用改进后的遗传算法能更好地解决聚类问题.     

基于核函数的模糊C均值聚类算法

通过引入Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间,实现了对样本在特征空间的优化,使各类样本之间的差别增大,从而较好地实现了对差别微弱的样本类之间的聚类．仿真实验的结果证实了该方法的可行性和有效性．     

基于模糊c-均值算法和遗传算法的新聚类方法

为了得到最佳聚类数和相应的每一类中的样本,文中首先介绍了一种新聚类方法,用该方法构造了一个既考虑类与类之间的分散程度、又考虑同一类紧凑程度的目标评价函数;再运用模糊c-均值算法(FCM)进行迭代,求得每一类的中心和隶属度值;然后运用遗传算法搜索全局极值点;最后运用该算法对我国全要素生产力进行了模糊分类．     

基于蚁群聚类算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值本文提出将基于蚁群算法的模糊聚类算法应用于文本聚类中,聚类采用二级结构,蚁群算法(ACA)作为一级结构,模糊C-均值聚类FCM用于二级结构。将此算法对文本集合进行聚类实验,并用分离系数、分离熵来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的聚类效果。     

基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类

提出一种改进的并行免疫遗传算法, 通过在群体规模上引入“岛”的概念, 实现了可变的群体规模; 通过在适应度函数内引入免疫算子, 避免了算法过早收敛. 因此, 解决了寻优算法中局部收敛的困扰, 提高了获得全局最优解的几率. 把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类, 并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比, 证明了所给算法在功能基因组学聚类上的有效性.