共 1 条
[1]
模糊c-均值算法和万有引力算法求解模糊聚类问题
被引：30
作者：
谷文祥
郭丽萍
殷明浩
机构：
[1] 东北师范大学计算机科学与信息技术学院
来源：
关键词：
模糊聚类;
模糊c-均值算法;
万有引力搜索算法;
模糊万有引力搜索算法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP301.6 [算法理论];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
080201 [机械制造及其自动化];
140502 [人工智能];
摘要：
针对单纯使用模糊c-均值算法(FCM)求解模糊聚类问题的不足,首先,提出一种改进的万有引力搜索算法,通过一定概率按照不同方式对速度进行更新,有效增大了种群的搜索域.其次,提出了模糊万有引力搜索算法(FG-SA).最后,在模糊万有引力搜索算法(FGSA)和模糊c-均值算法(FCM)的基础上,提出了一种新算法(FGSAFCM)来求解模糊聚类问题,有效避免了单纯使用模糊c-均值算法时对初始值敏感且易于陷入局部最优的缺点.采用目标函数和有效性评价函数作为评价标准,选取10个经典数据集作为测试数据,实验结果表明,新算法比单一的模糊c-均值算法有更高的准确性和鲁棒性.
引用
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页码：520 / 525
页数：6
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