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模糊聚类算法的优化设计 被引量:3

Optimization Design of Fuzzy Clustering Algorithm
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摘要 文章阐述了模糊C-均值聚类算法(FCM)原理及存在的缺点,通过将粒子群优化算法思想应用到模糊聚类算法中,对模糊聚类算法进行了优化设计.实验证明,改进的算法具有较好的全局最优解,克服了传统模糊C聚类算法的不足,聚类效果优于单一使用FCM算法. This article presents fuzzy C-means clustering algorithm(FCM) and its shortcomings,applies the technology of particle swarm optimization(PSO) to the fuzzy clustering algorithm,optimizes the design of fuzzy clustering algorithm.The experimental results show that the algorithm has better global optimal solution,which overcomes the shortcomings of traditional fuzzy C-means clustering algorithm.Clustering results are obviously better than single use of FCM algorithm.
出处 《河南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第4期451-454,共4页 Journal of Henan University:Natural Science
基金 河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520016)
关键词 模糊聚类 粒子群优化算法 模糊C-均值算法 隶属度 fuzzy clustering PSO FCM membership grades
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参考文献10

二级参考文献130

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同被引文献29

引证文献3

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