| 基于遗传算法的模糊c-均值聚类算法 |
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| 作者姓名： | 欧阳 成卫 韩逢庆 |
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| 作者单位： | 重庆工学院,重庆,400050;重庆工学院,重庆,400050;重庆工学院,重庆,400050 |
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| 摘 要： | 基于误差平方和准则的模糊c-均值算法(FCM)是一种典型的动态聚类算法,其求解结果通常是局部最优解;当模糊集合之间的并、交、包含运算采用传统定义时,在模糊c-均值聚类结果中还会存在无意义的聚类集.研究表明采用遗传算法进行模糊c-均值聚类(Fuzzy c-means algorithm over genetic algorithm,GFCM)时,不仅能够消除无意义的聚类集,而且还在一定程度上避免模糊c-均值算法收敛到局部最优解,为此设计编码、选择、配对交叉、变异等步骤.测试数据实验表明采用GFCM算法的结果优于FCM算法.
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| 关 键 词： | 遗传算法 模糊c-均值聚类 GFCM |
| 文章编号： | 1000-582X(2004)06-0089-04 |
| 修稿时间： | 2004-01-08 |
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