一种改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法 |
| |
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 |
| |
作者姓名: | 安良 胡勇 胡良梅 孟玲玲 |
| |
作者单位: | 合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009 |
| |
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 |
| |
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。
|
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: | 2002-05-25 |
A modified fuzzy C-means(MFCM) clustering algorithm |
| |
Abstract: | |
| |
Keywords: | fuzzy C-means genetic algorithm local minimum point clustering analysis |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
|