基于改進(jìn)PSO的自適應(yīng)FCM聚類算法
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更多相關(guān)文章: 改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法 自適應(yīng) 早熟 后期震蕩
【摘要】:針對(duì)傳統(tǒng)模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚類算法存在對(duì)初始聚類中心選取的敏感性問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法的FCM聚類算法。為進(jìn)一步提高PSO算法的全局尋優(yōu)能力,探討了一種基于自適應(yīng)慣性因子的改進(jìn)粒子群算法,該算法不僅優(yōu)化了全局尋優(yōu)能力和局部搜索能力,而且也有效解決了早熟現(xiàn)象并避免了后期震蕩現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,將改進(jìn)PSO用于FCM聚類算法中可以克服對(duì)初始中心點(diǎn)選擇的敏感性問(wèn)題,擁有較高的全局尋優(yōu)能力,聚類精度方面也得到了進(jìn)一步提升。
【作者單位】: 南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;南京郵電大學(xué)江蘇省無(wú)線傳感網(wǎng)高技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61373017,61402241,61472192,61572260,61572261) 江蘇省科技支撐計(jì)劃(BE2015702)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】:TP18;TP311.13
【正文快照】: 2.南京郵電大學(xué)江蘇省無(wú)線傳感網(wǎng)高技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇南京()210003聚類分析簡(jiǎn)稱聚類[1],是一個(gè)把數(shù)據(jù)對(duì)象劃分成子集的過(guò)程。每一個(gè)子集是一個(gè)簇,使得簇中對(duì)象彼此相似,但與其他簇中的對(duì)象不相似。與傳統(tǒng)硬性聚類方法不同,模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)聚類算法[2]運(yùn)用
【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條
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,本文編號(hào):1160650
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