基于混沌优化的模糊聚类分析方法

被引：15

作者：

李超顺

周建中

方仍存

李清清

罗志猛

黄志伟

机构：

[1] 华中科技大学水电与数字化工程学院

来源：

系统仿真学报 | 2009年 / 10期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

混沌优化; 模糊聚类; 模糊C-均值; 图像分割;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2009.10.072

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了基于混沌优化的模糊聚类方法(COFCM)。COFCM将混沌优化策略与传统的模糊C-均值算法(FCM)相结合,用混沌变量搜索对模糊聚类目标函数进行全局寻优,同时结合梯度算子,使方法能有效收敛到极值点。以六组人工数据集和真实数据集作为实验数据,对聚类目标函数值、聚类有效性函数指标值进行对比实验,其结果表明COFCM能得到比FCM更好的目标函数值,从而有更好的聚类效果。最后将该方法应用于Lena图像进行图像分割,验证了方法的有效性。

引用

页码：2977 / 2980

页数：4

共 12 条

[1] 一种广义加权模糊聚类算法 [J].