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一种新型的模糊C均值聚类初始化方法
被引：20
作者：
刘笛
朱学峰
苏彩红
机构：
[1] 华东理工大学自动化系
[2] 华南理工大学自动化学院
[3] 华南理工大学自动化学院 上海
[4] 广东广州
来源：
关键词：
模糊C均值聚类;
初始聚类中心;
不完全匹配;
免疫记忆;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
模糊C均值聚类 (FCM)是一种广泛采用的动态聚类方法 ,其聚类效果往往受初始聚类中心的影响。受自适应免疫系统对入侵机体的抗原产生免疫记忆的机理启示 ,提出了一种新的产生初始聚类中心的方法。算法中 ,待分析的数据被视为入侵性抗原 ,产生的记忆细胞作为聚类分析的初始中心。克隆选择用来产生抗原的记忆细胞群体 ,免疫网络理论则用来抑制该群体规模的快速增长。实验结果表明免疫记忆机理用于FCM初始中心的选择是可行的 ,不仅提高了FCM算法的收敛速度 ,而且可以通过改变阈值的大小自动决定类别数
引用
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