| 一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 |
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| 引用本文： | 安良,胡勇,胡良梅,孟玲玲.一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2003,26(3):354-358. |
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| 作者姓名： | 安良 胡勇 胡良梅 孟玲玲 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60175011)，安徽省自然科学基金资助项目(01042301)，教育部优秀青年教师资助项目 |
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| 摘 要： | 模糊C-均值(FCM)聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小,鉴于遗传算法(GA)的并行全局搜索能力,文章将遗传算法引入进来对FCM聚类算法加以改进,并对所提出的新算法与经典算法的迭代步数和运行时间进行比较。实验结果表明:该算法与FCM聚类算法相比收敛速度更快,迭代步数更少。
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| 关 键 词： | 模糊C-均值 遗传算法 局部最小值 聚类分析 |
| 文章编号： | 1003-5060(2003)03-0354-05 |
| 修稿时间： | 2002年5月25日 |
A modified fuzzy C-means(MFCM) clustering algorithm |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fuzzy C-means genetic algorithm local minimum point clustering analysis |
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