基于灰狼优化的模糊C-均值聚类算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于灰狼优化的模糊C-均值聚类算法

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【作者】	谢亮亮; 刘建生; 朱凡;
【作者单位】	江西理工大学理学院;
【文献出处】	软件导刊 , Software Guide, 编辑部邮箱 2017年 04期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	聚类分析; 灰狼优化算法; 模糊C-均值聚类; 初始聚类中心; 全局优化;
【摘要】	针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易受初始聚类中心影响和容易陷入局部最优的问题,提出了一种将灰狼优化算法(GWO)和模糊C-均值相结合的新聚类算法(GWO-FCM)。该算法利用GWO算法强大的全局寻优能力对FCM算法的聚类中心进行优化,模拟灰狼优秀的搜寻猎物行为找到一组最佳聚类中心来提高FCM的聚类效果。通过UCI数据集的仿真结果和算法比较验证了该算法的有效性。
【基金】	国家自然科学基金项目(61462036); 江西理工大学研究生创新专项资金项目(XS201524)
【更新日期】	2017-05-23
【分类号】	TP311.13
【正文快照】	0引言聚类是数据挖掘领域中必不可少的技术,是在事先没有分类规则下,根据事物间的特征相似度对事物进行区分和分类。它的主要任务是按准则把所有数据按不同特性划分成各个不同的簇,即最小化每个簇内部数据间的差异性,并且最大化属于任意不同簇的数据间的差异性[1]。在模糊集理?

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